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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.18.2008.tde-04032009-145719
Document
Auteur
Nom complet
Michelle Magalhães Mendonça
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2008
Directeur
Jury
Paiva, Maria Stela Veludo de (Président)
Batista Neto, João do Espírito Santo
Vieira, Marcelo Andrade da Costa
Titre en portugais
Comparação entre métodos de normalização de iluminação utilizados para melhorar a taxa do reconhecimento facial
Mots-clés en portugais
Auto-faces
Métodos de normalização da iluminação
PCA
Reconhecimento facial
Redes neurais artificiais
Wavelets
Resumé en portugais
Condições distintas de iluminação numa imagem podem produzir representações desiguais do mesmo objeto, dificultando o processo de segmentação e reconhecimento de padrões, incluindo o reconhecimento facial. Devido a isso, a distribuição de iluminação numa imagem é considerada de grande importância, e novos algoritmos de normalização utilizando técnicas mais recentes ainda vêm sendo pesquisados. O objetivo dessa pesquisa foi o de avaliar os seguintes algoritmos de normalização da iluminação encontrados na literatura, que obtiveram bons resultado no reconhecimento de faces: LogAbout, variação do filtro homomórfico e método baseado em wavelets. O objetivo foi o de identificar o método de normalização da iluminação que resulta na melhor taxa de reconhecimento facial. Os algoritmos de reconhecimento utilizados foram: auto-faces, PCA (Principal Component Analyses) com rede neural LVQ (Learning Vector Quantization) e wavelets com rede neural MLP (Multilayer Perceptron). Como entrada, foram utilizadas imagens do banco Yale, que foram divididas em três subconjuntos. Os resultados mostraram que o método de normalização da iluminação que utiliza wavelet e LogAbout foram os que apresentaram melhoria significativa no reconhecimento facial. Os resultados também evidenciaram que, de uma maneira geral, com a utilização dos métodos de normalização da iluminação, obtém-se uma melhor taxa do reconhecimento facial, exceto para o método de normalização variação do filtro homomórfico com os algoritmos de reconhecimento facial auto-faces e wavelet com rede neural MLP.
Titre en anglais
Comparison between illumination normalization methods used to improve the rate of facial recognition
Mots-clés en anglais
Artificial neural networks
Eigenfaces
Face recognition
Illumination normalization methods
PCA
Wavelets
Resumé en anglais
Distinct lighting conditions in an image can produce unequal representations of the same object, compromising segmentation and pattern recognition processes, including facial recognition. Hence, the lighting distribution on an image is considered of great importance, and normalization algorithms using new techniques have still been researched. This research aims to evaluate the following illumination normalization algorithms found in literature: LogAbout, variation of homomorphic filter and wavelet based method. The main interest was to find out the illumination normalization method which improves the facial recognition rate. The algorithms used for face recognition were: eigenfaces, PCA (Principal Component Analysis) with LVQ neural network and wavelets with MLP (Multilayer Perceptron) neural network. Images from Yale Face Database B, divided into three subsets have been used. The results show that the wavelet and LogAbout technique provided the best facial recognition rate. Experiments showed that the illumination normalization methods, in general, improve the facial recognition rate, except for the variation of homomorphic filter technique with the algorithms: eigenfaces and PCA with LVQ.
 
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Michelle.pdf (2.47 Mbytes)
Date de Publication
2009-03-09
 
AVERTISSEMENT: Apprenez ce que sont des œvres dérivées cliquant ici.
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