[pt] Esta dissertação teve por objetivo comparar o desempenho de diversos algoritmos que representam o estado da arte em reconhecimento facial a imagens de sequências de vídeo. Três objetivos específicos foram perseguidos: desenvolver um método para determinar quando uma face está em posição frontal com respeito à câmera (detector de face frontal); avaliar a acurácia dos algoritmos de reconhecimento com base nas imagens faciais obtidas com ajuda do detector de face frontal; e, finalmente, identificar o algoritmo com melhor desempenho quando aplicado a tarefas de verificação e identificação. A comparação dos métodos de reconhecimento foi realizada adotando a seguinte metodologia: primeiro, foi criado um detector de face frontal que permitiu o captura das imagens faciais frontais; segundo, os algoritmos foram treinados e testados com a ajuda do facereclib, uma biblioteca desenvolvida pelo Grupo de Biometria no Instituto de Pesquisa IDIAP; terceiro, baseando-se nas curvas ROC e CMC como métricas, compararam-se os algoritmos de reconhecimento; e por ultimo, as análises dos resultados foram realizadas e as conclusões estão relatadas neste trabalho. Experimentos realizados sobre os bancos de vídeo: MOBIO, ChokePOINT, VidTIMIT, HONDA, e quatro fragmentos de diversos filmes, indicam que o Inter Session Variability Modeling e Gaussian Mixture Model são os algoritmos que fornecem a melhor acurácia quando são usados em tarefas tanto de verificação quanto de identificação, o que os indica como técnicas de reconhecimento viáveis para o vídeo monitoramento automático em vídeo. / [en] This dissertation aimed to compare the performance of state-of-the-arte face recognition algorithms in facial images captured from multiple video sequences. Three specific objectives were pursued: to develop a method for determining when a face is in frontal position with respect to the camera (frontal face detector); to evaluate the accuracy for recognition algorithms based on the facial images obtained with the help of the frontal face detector; and finally, to identify the algorithm with better performance when applied to verification and identification tasks in video surveillance systems. The comparison of the recognition methods was performed adopting the following approach: first, a frontal face detector, which allowed the capture of facial images was created; second, the algorithms were trained and tested with the help of facereclib, a library developed by the Biometrics Group at the IDIAP Research Institute; third, ROC and CMC curves were used as metrics to compare the recognition algorithms; and finally, the results were analyzed and the conclusions were reported in this manuscript. Experiments conducted on the video datasets: MOBIO, ChokePOINT, VidTIMIT, HONDA, and four fragments of several films, indicate that the Inter-Session Variability Modelling and Gaussian Mixture Model algorithms provide the best accuracy on classification when the algorithms are used in verification and identification tasks, which indicates them as a good automatic recognition techniques for video surveillance applications.

[pt] O reconhecimento de humanos pela íris é um dos sistemas mais seguros de identificação biométrica e, motivou a construção de um protótipo de identificação humana baseada na estrutura da íris. O sistema construído é composto de um dispositivo de captura de imagens da íris humana e algoritmos para pré- processamento da imagem, para a representação e o reconhecimento. Cada um dos elementos que compõem o protótipo são avaliados a partir de dois bancos de dados de imagens de íris. Os resultados demonstraram que o dispositivo proposto e os modelos apresentados são capazes de realizar o reconhecimento humano através da íris de forma eficiente. / [en] The recognition of human beings for the Iris is one of the safest systems of biometric identification. This motivated the construction of a prototype for identification of human beings based on the structure of the Iris. The constructed system is composed of a device capable to capture images of the Iris and algorithms for image pre - processing, for the representation and recognition each element composing the prototype is evaluated using two data bases of Iris images. The results have demonstrated that the prototype and the presented models are capable to efficiently identify the human based on Iris structure.