Made available in DSpace on 2015-04-22T22:00:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thiago Falcao.pdf: 1370921 bytes, checksum: ec7b9ab219f2028eded75407403140be (MD5) Previous issue date: 2014-01-13 / This work proposes the new classifier for face recognition, novelty classifier, which is based on novelty filter proposed by Kohonen. In order to evaluate the new classifier performance, it is performed a comparison with nearest neighboard classifier, which uses the Euclidian distance as distance metric. ORL face database was chosen to be used in this comparison. There was not any pre-processing (photometric or geometric) on face images. It was used the following feature extraction methods: PCA, 2DPCA and (2D)2PCA. Some results in identification mode are exposed through rank 1 recognition rate and CMC curves. In verification mode, the results were presented by Correct Acceptance Rate (CAR), Equivalent Error Rate (EER), ROC curves and Area under the ROC curve (AUC). Results shown that the proposed classifier performs better than others previously published, when the 10-fold Cross Validation method is employed as a test strategy. Recognition rate of 100% is achieved with this test methodology. / Este trabalho propõe a utilização do classificador de novidades para reconhecimento de faces, o qual é baseado no filtro de novidades, proposto por Kohonen. Para avaliar o desempenho do novo classificador é feita uma comparação com o classificador do vizinho mais próximo, usando a métrica da distância euclidiana. A base de dados utilizada para essa comparação foi a base ORL. A informação da face é extraída utilizando os métodos PCA, 2DPCA e (2D)2PCA, sem usar qualquer tipo de pré-processamento (fotométrico ou geométrico). Os seguintes resultados são apresentados no modo de identificação: taxa de reconhecimento rank 1 e as curvas CMC, no modo verificação: as taxas de correta aceitação (CAR), de erro equivalente (EER), as curvas ROC e área sob a curva ROC (AUC). Os resultados obtidos mostraram que o classificador proposto tem um desempenho melhor do que o desempenho do vizinho mais próximo e do que outros classificadores anteriormente publicados usando a mesma base, quando a estratégia de validação cruzada 10-fold é usada, com essa estratégia a taxa de reconhecimento obtida foi de 100%