O reconhecimento de faces é uma área de pesquisa desafiadora que abre portas para a implementação de aplicações muito promissoras. Embora muitos algoritmos eficientes e robustos já tenham sido propostos, ainda restam vários desafios. Dentre os principais obstáculos a serem uperados, está a obtenção de uma representação robusta e compacta de faces que possibilite distinguir os indivíduos rapidamente. Visando abordar esse problema, foi realizado um estudo de técnicas de reconhecimento estatístico de padrões, principalmente na área de redução de dimensionalidade dos dados, além de uma revisão de métodos de reconhecimento de faces. Foi proposto (em colaboração com a pesquisadora Isabelle Bloch) um método de seleção de características que une um algoritmo de busca eficiente (métodos de busca seqüencial flutuante) com uma medida de distância entre conjuntos nebulosos (distância nebulosa baseada em tolerância). Essa medida de distância possui diversas vantagens, sendo possível considerar as diferentes tipicalidades de cada padrão dos conjuntos de modo a permitir a obtenção de bons resultados mesmo com conjuntos com sobreposição. Os resultados preliminares com dados sintéticos mostraram o caráter promissor dessa abordagem. Com o objetivo de verificar a eficiência de tal técnica com dados reais, foram efetuados testes com reconhecimento de pessoas usando imagens da região dos olhos. Nesse caso, em se tratando de um problema com mais de duas classes, nós propusemos uma nova função critério inspirada na distância supracitada. Além disso foi proposto (juntamente com o estudante de mestrado Rogério S. Feris) um esquema de reconhecimento a partir de seqüências de vídeo. Esse esquema inclui a utilização de um método eficiente de rastreamento de características faciais (Gabor Wavelet Networks) e o método proposto anteriormente para seleção de características. Dentro desse contexto, o trabalho desenvolvido nesta dissertação implementa uma parte dos módulos desse esquema.

Face recognition is an instigating research field that may lead to the development of many promising applications. Although many efficient and robust algorithms have been developed in this area, there are still many challenges to be overcome. In particular, a robust and compact face representation is still to be found, which would allow for quick classification of different individuals. In order to address this problem, we first studied pattern recognition techniques, especially regarding dimensionality reduction, followed by the main face recognition methods. We introduced a new feature selection approach in collaboration with the researcher Isabelle Bloch (TSI-ENST-Paris), that associates an efficient searching algorithm (sequential floating search methods), with a tolerance-based fuzzy distance. This distance measure presents some nice features for dealing with the tipicalities of each pattern in the sets, so that good results can be attained even when the sets are overlapping. Preliminary results with synthetic data have demonstrated that this method is quite promising. In order to verify the efficiency of this technique with real data, we applied it for improving the performance of a person recognition system based on eye images. Since this problem involves more than two classes, we also developed a new criterion function based on the above-mentioned distance. Moreover, we proposed (together with Rogério S. Feris) a system for person recognition based on video sequences. This mechanism includes the development of an efficient method for facial features tracking, in addition to our method for feature selection. In this context, the work presented here constitutes part of the proposed system.