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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.18.2010.tde-11032010-160048
Document
Auteur
Nom complet
Wellington da Rocha Gouveia
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2010
Directeur
Jury
Paiva, Maria Stela Veludo de (Président)
Batista Neto, João do Espírito Santo
Rodrigues, Evandro Luis Linhari
Titre en portugais
Detecção de faces humanas em imagens coloridas utilizando redes neurais artificiais
Mots-clés en portugais
Detecção de face
Imagens coloridas
MLP
Perceptron multicamadas
Redes neurais
Segmentação de imagens
Resumé en portugais
A tarefa de encontrar faces em imagens é extremamente complexa, pois pode ocorrer variação de luminosidade, fundos extremamente complexos e objetos que podem se sobrepor parcialmente à face que será localizada, entre outros problemas. Com o avanço na área de visão computacional técnicas mais recentes de processamento de imagens e inteligência artificial têm sido combinadas para desenvolver algoritmos mais eficientes para a tarefa de detecção de faces. Este trabalho apresenta uma metodologia de visão computacional que utiliza redes neurais MLP (Perceptron Multicamadas) para segmentar a cor da pele e a textura da face, de outros objetos presentes em uma imagem de fundo complexo. A imagem resultante é dividida em regiões, e para cada região são extraídas características que são aplicadas em outra rede neural MLP para identificar se naquela região contem face ou não. Para avaliação do software implementado foram utilizados dois banco de imagens, um com imagens padronizadas (Banco AR) e outro banco com imagens adquiridas na Internet contendo faces com diferentes tons de pele e fundo complexo. Os resultados finais obtidos foram de 83% de faces detectadas para o banco de imagens da Internet e 88% para o Banco AR, evidenciando melhores resultados para as imagens deste banco, pelo fato de serem padronizadas, não conterem faces inclinadas e fundo complexo. A etapa de segmentação apesar de reduzir a quantidade de informação a ser processada para os demais módulos foi a que contribuiu para o maior número de falsos negativos.
Titre en anglais
Detection of human faces in color images using artificial neural networks
Mots-clés en anglais
Color images
Face detection
MLP
Multilayer perceptron
Neural networks
Segmentation of images
Resumé en anglais
The task of finding faces in images is extremely complex, as there is variation in brightness, backgrounds and highly complex objects that may overlap partially in the face to be found, among other problems. With the advancement in the field of computer vision techniques latest image processing and artificial intelligence have been combined to develop more efficient algorithms for the task of face detection. This work presents a methodology for computer vision using neural networks MLP (Multilayer Perceptron) to segment the skin color and texture of the face, from other objects present in a complex background image. The resulting image is divided into regions and from each region are extracted features that are applied in other MLP neural network to identify whether this region contains the face or not. To evaluate the software two sets of images were used, images with a standard database (AR) and another database with images acquired from the Internet, containing faces with different skin tones and complex background. The final results were 83% of faces detected in the internet database of images and 88% for the database AR. These better results for the database AR is due to the fact that they are standardized, are not rotated and do not contain complex background. The segmentation step, despite reducing the amount of information being processed for the other modules contributed to the higher number of false negatives.
 
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Wellington.pdf (4.28 Mbytes)
Date de Publication
2010-04-08
 
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