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Disertación de Maestría
DOI
10.11606/D.18.2006.tde-27042006-231620
Documento
Autor
Nombre completo
Thiago Lombardi Gaspar
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2006
Director
Tribunal
Paiva, Maria Stela Veludo de (Presidente)
Silva, Ivan Nunes da
Traina, Agma Juci Machado
Título en portugués
Reconhecimento de faces humanas usando redes neurais MLP
Palabras clave en portugués
backpropagation
extração de características
perceptron multicamadas
reconhecimento facial
redes neurais
Resumen en portugués
O objetivo deste trabalho foi desenvolver um algoritmo baseado em redes neurais para o reconhecimento facial. O algoritmo contém dois módulos principais, um módulo para a extração de características e um módulo para o reconhecimento facial, sendo aplicado sobre imagens digitais nas quais a face foi previamente detectada. O método utilizado para a extração de características baseia-se na aplicação de assinaturas horizontais e verticais para localizar os componentes faciais (olhos e nariz) e definir a posição desses componentes. Como entrada foram utilizadas imagens faciais de três bancos distintos: PICS, ESSEX e AT&T. Para esse módulo, a média de acerto foi de 86.6%, para os três bancos de dados. No módulo de reconhecimento foi utilizada a arquitetura perceptron multicamadas (MLP), e para o treinamento dessa rede foi utilizado o algoritmo de aprendizagem backpropagation. As características faciais extraídas foram aplicadas nas entradas dessa rede neural, que realizou o reconhecimento da face. A rede conseguiu reconhecer 97% das imagens que foram identificadas como pertencendo ao banco de dados utilizado. Apesar dos resultados satisfatórios obtidos, constatou-se que essa rede não consegue separar adequadamente características faciais com valores muito próximos, e portanto, não é a rede mais eficiente para o reconhecimento facial
Título en inglés
Human face recognition using MLP neural networks
Palabras clave en inglés
backpropagation
face recognition
feature extraction
multilayer perceptron
neural networks
Resumen en inglés
This research presents a facial recognition algorithm based in neural networks. The algorithm contains two main modules: one for feature extraction and another for face recognition. It was applied in digital images from three database, PICS, ESSEX and AT&T, where the face was previously detected. The method for feature extraction was based on previously knowledge of the facial components location (eyes and nose) and on the application of the horizontal and vertical signature for the identification of these components. The mean result obtained for this module was 86.6% for the three database. For the recognition module it was used the multilayer perceptron architecture (MLP), and for training this network it was used the backpropagation algorithm. The extracted facial features were applied to the input of the neural network, that identified the face as belonging or not to the database with 97% of hit ratio. Despite the good results obtained it was verified that the MLP could not distinguish facial features with very close values. Therefore the MLP is not the most efficient network for this task
 
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Fecha de Publicación
2006-05-11
 
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