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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.55.2006.tde-22012007-160023
Document
Auteur
Nom complet
Osvaldo Cesar Pinheiro de Almeida
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2006
Directeur
Jury
Batista Neto, João do Espírito Santo (Président)
Gonzaga, Adilson
Traina, Agma Juci Machado
Titre en portugais
Técnicas de processamento de imagens para localização e reconhecimento de faces
Mots-clés en portugais
Rastreamento de face
Reconhecimento de face
SVM
Wavelet de Gabor
Resumé en portugais
A biometria é a ciência que estuda a mensuração dos seres vivos. Muitos trabalhos exploram as características dos seres humanos tais como, impressão digital, íris e face, a fim de desenvolver sistemas biométricos, utilizados em diversas aplicações (monitoramento de segurança, computação ubíqua, robótica). O reconhecimento de faces é uma das técnicas biométricas mais investigadas, por ser bastante intuitiva e menos invasiva que as demais. Alguns trabalhos envolvendo essa técnica se preocupam apenas em localizar a face de um indivíduo (fazer a contagem de pessoas), enquanto outros tentam identificá-lo a partir de uma imagem. Este trabalho propõe uma abordagem capaz de identificar faces a partir de quadros de vídeo e, posteriormente, reconhecê-las por meio de técnicas de análise de imagens. Pode-se dividir o trabalho em dois módulos principais: (1) - Localização e rastreamento de faces em uma seqüência de imagens ( frames), além de separar a região rastreada da imagem; (2) - Reconhecimento de faces, identificando a qual pessoa pertence. Para a primeira etapa foi implementado um sistema de análise de movimento (baseado em subtração de quadros) que possibilitou localizar, rastrear e captar imagens da face de um indivíduo usando uma câmera de vídeo. Para a segunda etapa foram implementados os módulos de redução de informações (técnica Principal Component Analysis - PCA), de extração de características (transformada wavelet de Gabor), e o de classificação e identificação de face (distância Euclidiana e Support Vector Machine - SVM). Utilizando-se duas bases de dados de faces (FERET e uma própria - Própria), foram realizados testes para avaliar o sistema de reconhecimento implementado. Os resultados encontrados foram satisfatórios, atingindo 91,92% e 100,00% de taxa de acertos para as bases FERET e Própria, respectivamente.
Titre en anglais
Image processing techniques for faces location and recognition
Mots-clés en anglais
Face recognition
Face tracking
Gabor wavelet
SVM
Resumé en anglais
Biometry is the science of measuring and analyzing biomedical data. Many works in this field have explored the characteristics of human beings, such as digital fingerprints, iris, and face to develop biometric systems, employed in various aplications (security monitoring, ubiquitous computation, robotic). Face identification and recognition are very apealing biometric techniques, as it it intuitive and less invasive than others. Many works in this field are only concerned with locating the face of an individual (for counting purposes), while others try to identify people from faces. The objective of this work is to develop a biometric system that could identify and recognize faces. The work can be divided into two major stages: (1) Locate and track in a sequence of images (frames), as well as separating the tracked region from the image; (2) Recognize a face as belonging to a certain individual. In the former, faces are captured from frames of a video camera by a motion analysis system (based on substraction of frames), capable of finding, tracking and croping faces from images of individuals. The later, consists of elements for data reductions (Principal Component Analysis - PCA), feature extraction (Gabor wavelets) and face classification (Euclidean distance and Support Vector Machine - SVM). Two faces databases have been used: FERET and a "home-made" one. Tests have been undertaken so as to assess the system's recognition capabilities. The experiments have shown that the technique exhibited a satisfactory performance, with success rates of 91.97% and 100% for the FERET and the "home-made" databases, respectively.
 
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dissertacao.pdf (1.26 Mbytes)
Date de Publication
2007-01-22
 
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