Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2001 |
| Autor(a) principal: |
Feris, Rogério Schmidt |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20210729-123824/
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Resumo: |
O reconhecimento computacional de faces humanas a partir de seqüências de vídeo emerge nos dias atuais como um instigante e desafiador campo de pesquisa. Os resultados dos estudos realizados neste tema encontram diversas aplicações em sistemas de segurança, autenticação de usuários, interação homem-máquina e outras. Em geral, três etapas são discriminadas em um sistema de reconhecimento de faces a partir de vídeo: (1) detecção e rastreamento da face do usuário, (2) segmentação e normalização da face em cada quadro da seqüência, e (3) extração de características e classificação. O objetivo do presente trabalho consiste no estudo e desenvolvimento de algoritmos de visão computacional relativos à primeira etapa, com ênfase no problema de rastreamento de faces. A detecção da presença da face do usuáqrio, em uma sequencia de imagens, foi realizada utilizando-se um procedimento baseado em um modelo estatístico de cor da pele. Em contrapartida, para efetuar o rastreamento da face, realizamos experimentos com a técnica mais sofisticada, recentemente proposta na literatura, denominada Gabor wavelet networks (GWNs). O problema de localização e rastreamento de características faciais também foi tratado, visto que o módulo de reconhecimento, atualmente sendo implementado por outro aluno de mestrado [Campos, 2001], utiliza essas características para efetuar a classificação da face. Como principal contribuição deste estudo, salientamos a proposição de um método eficiente de rastreamento de faces, realizado em um subespaço wavelet de baixa dimensionalidade. Mais especificamente, esse método constitui um aperfeiçoamento, em termos de eficiência, da técnica de rastreamento baseada em GWNs. A comparação de ambas abordagens, bem como a avaliação de pperformance da técnica introduzida, considerando aspectos como precisão, robutez e eficiência, serão discutidas ao longo deste trabalho |
