Avaliação de desenpenho do método 3DLBP utilizando mapas de profundidade gerados pelo Microsoft Kinect

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cardia Neto, João Baptista [UNESP]
Data de Publicação: 2015
Outros Autores: Marana, Aparecido Nilceu [UNESP]
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://www.fmpfm.edu.br/intercienciaesociedade/colecao/online/vol4_n1_on_line.html
http://hdl.handle.net/11449/135741
Resumo: Problemas com pose e iluminação são desafios complexos para o reconhecimento de faces 2D. Devido a estes problemas vários métodos para reconhecimento de faces 3D têm sido propostos, principalmente pelo fato que os dados em 3D são mais resistentes a iluminação e são úteis para correção de pose. O maior problema com a utilização de métodos 3D é o custo elevado dos scanners 3D tradicionais. Uma alternativa é a utilização do Microsoft Kinect que, além de ser consideravelmente mais barato, é capaz de capturar os dados de profundidade com precisão necessária para discriminar sujeitos. O principal objetivo do presente trabalho é avaliar a performance do método 3DLBP para o reconhecimento de faces quando utilizando os mapas de profundidade gerados pelo Kinect. Outro objetivo é investigar quais regiões da face que desempenham melhor no reconhecimento de face.
id UNSP_094d255f42414ca80bca5c52e0baf0d2
oai_identifier_str oai:repositorio.unesp.br:11449/135741
network_acronym_str UNSP
network_name_str Repositório Institucional da UNESP
repository_id_str 2946
spelling Avaliação de desenpenho do método 3DLBP utilizando mapas de profundidade gerados pelo Microsoft KinectReconhecimento de Faces3DLBPKinectBiometriaProblemas com pose e iluminação são desafios complexos para o reconhecimento de faces 2D. Devido a estes problemas vários métodos para reconhecimento de faces 3D têm sido propostos, principalmente pelo fato que os dados em 3D são mais resistentes a iluminação e são úteis para correção de pose. O maior problema com a utilização de métodos 3D é o custo elevado dos scanners 3D tradicionais. Uma alternativa é a utilização do Microsoft Kinect que, além de ser consideravelmente mais barato, é capaz de capturar os dados de profundidade com precisão necessária para discriminar sujeitos. O principal objetivo do presente trabalho é avaliar a performance do método 3DLBP para o reconhecimento de faces quando utilizando os mapas de profundidade gerados pelo Kinect. Outro objetivo é investigar quais regiões da face que desempenham melhor no reconhecimento de face.Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Departamento de Computação, Faculdade de Ciências de Bauru, Bauru, Av. Engenheiro Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01, Vargem Limpa, CEP 17033-360, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Departamento de Computação, Faculdade de Ciências de Bauru, Bauru, Av. Engenheiro Luiz Edmundo Carrijo Coube, 14-01, Vargem Limpa, CEP 17033-360, SP, BrasilUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Cardia Neto, João Baptista [UNESP]Marana, Aparecido Nilceu [UNESP]2016-03-02T13:04:14Z2016-03-02T13:04:14Z2015info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/article21-31application/pdfhttp://www.fmpfm.edu.br/intercienciaesociedade/colecao/online/vol4_n1_on_line.htmlInterciência & Sociedade, v. 4, n. 1, p. 21-31, 2015.2238-1295http://hdl.handle.net/11449/135741ISSN2238-1295-2015-04-01-21-31.pdf6027713750942689Currículo Lattesreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESPporInterciência & Sociedadeinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-06-24T06:31:13Zoai:repositorio.unesp.br:11449/135741Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462025-06-24T06:31:13Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
dc.title.none.fl_str_mv Avaliação de desenpenho do método 3DLBP utilizando mapas de profundidade gerados pelo Microsoft Kinect
title Avaliação de desenpenho do método 3DLBP utilizando mapas de profundidade gerados pelo Microsoft Kinect
spellingShingle Avaliação de desenpenho do método 3DLBP utilizando mapas de profundidade gerados pelo Microsoft Kinect
Cardia Neto, João Baptista [UNESP]
Reconhecimento de Faces
3DLBP
Kinect
Biometria
title_short Avaliação de desenpenho do método 3DLBP utilizando mapas de profundidade gerados pelo Microsoft Kinect
title_full Avaliação de desenpenho do método 3DLBP utilizando mapas de profundidade gerados pelo Microsoft Kinect
title_fullStr Avaliação de desenpenho do método 3DLBP utilizando mapas de profundidade gerados pelo Microsoft Kinect
title_full_unstemmed Avaliação de desenpenho do método 3DLBP utilizando mapas de profundidade gerados pelo Microsoft Kinect
title_sort Avaliação de desenpenho do método 3DLBP utilizando mapas de profundidade gerados pelo Microsoft Kinect
author Cardia Neto, João Baptista [UNESP]
author_facet Cardia Neto, João Baptista [UNESP]
Marana, Aparecido Nilceu [UNESP]
author_role author
author2 Marana, Aparecido Nilceu [UNESP]
author2_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Universidade Estadual Paulista (Unesp)
dc.contributor.author.fl_str_mv Cardia Neto, João Baptista [UNESP]
Marana, Aparecido Nilceu [UNESP]
dc.subject.por.fl_str_mv Reconhecimento de Faces
3DLBP
Kinect
Biometria
topic Reconhecimento de Faces
3DLBP
Kinect
Biometria
description Problemas com pose e iluminação são desafios complexos para o reconhecimento de faces 2D. Devido a estes problemas vários métodos para reconhecimento de faces 3D têm sido propostos, principalmente pelo fato que os dados em 3D são mais resistentes a iluminação e são úteis para correção de pose. O maior problema com a utilização de métodos 3D é o custo elevado dos scanners 3D tradicionais. Uma alternativa é a utilização do Microsoft Kinect que, além de ser consideravelmente mais barato, é capaz de capturar os dados de profundidade com precisão necessária para discriminar sujeitos. O principal objetivo do presente trabalho é avaliar a performance do método 3DLBP para o reconhecimento de faces quando utilizando os mapas de profundidade gerados pelo Kinect. Outro objetivo é investigar quais regiões da face que desempenham melhor no reconhecimento de face.
publishDate 2015
dc.date.none.fl_str_mv 2015
2016-03-02T13:04:14Z
2016-03-02T13:04:14Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.fmpfm.edu.br/intercienciaesociedade/colecao/online/vol4_n1_on_line.html
Interciência & Sociedade, v. 4, n. 1, p. 21-31, 2015.
2238-1295
http://hdl.handle.net/11449/135741
ISSN2238-1295-2015-04-01-21-31.pdf
6027713750942689
url http://www.fmpfm.edu.br/intercienciaesociedade/colecao/online/vol4_n1_on_line.html
http://hdl.handle.net/11449/135741
identifier_str_mv Interciência & Sociedade, v. 4, n. 1, p. 21-31, 2015.
2238-1295
ISSN2238-1295-2015-04-01-21-31.pdf
6027713750942689
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv Interciência & Sociedade
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 21-31
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv Currículo Lattes
reponame:Repositório Institucional da UNESP
instname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron:UNESP
instname_str Universidade Estadual Paulista (UNESP)
instacron_str UNESP
institution UNESP
reponame_str Repositório Institucional da UNESP
collection Repositório Institucional da UNESP
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)
repository.mail.fl_str_mv repositoriounesp@unesp.br
_version_ 1854949134765654016

Registros relacionados