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Detecção de faces humanas em imagens digitais: um algoritmo baseado em lógica nebulosa / Detection of human faces in digital images: an algorithm based on Fuzzy logic

Nascimento, Andréia Vieira do 17 March 2005 (has links)
Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia baseada em lógica nebulosa, (KLIR ; YUAN, 1995) para detectar faces humanas em imagens digitais. Considerando que pessoas conseguem reconhecer facilmente as faces humanas, este trabalho prevê a pesquisa da informação relativa a esse reconhecimento utilizando os resultados obtidos, em um esquema \"fuzzy\", para identificação de faces humanas em imagens digitais. É proposto então um algoritmo que classifique automaticamente as regiões de uma imagem em faces humanas ou não. O conhecimento para a construção da base de regras foi obtido através de informações das pessoas por meio de uma pesquisa de campo onde as respostas foram numericamente armazenadas para a geração da classificação nebulosa. Foram gerados desenhos line-draw que de uma maneira global representam as faces humanas. Esses desenhos foram apresentados às pessoas entrevistadas que forneceram subsídios para a montagem das regras \"fuzzy\". O algoritmo foi capaz de a partir daí, identificar faces humanas em imagens digitalizadas. Imagens simples contendo uma face frontal foram submetidas a um algoritmo e ao passarem por processamento (extração de bordas, erosão, binarização, etc...) perderam características, tornando difícil sua identificação. O algoritmo \"fuzzy\" foi capaz de atribuir um grau de pertinência à imagem dentro do conjunto de faces humanas frontais. A lógica nebulosa possui história recente, porém, desde cedo, demonstra sua versatilidade, principalmente por traduzir modelos não lineares ou imprecisos, os quais não apresentam convergência através de modelagem matemática convencional. / The present master dissertation aims to develop a methodology based on fuzzy pattern (KLIR; YUAN, 1995) to detect human faces in digital images. Considering that people are easily able to recognize human faces, this study foresees the research of the relative information to this recognition using the acquire results, in a \"fuzzy\" scheme, for the identification of human faces in digital images. It\'s proposed an algorithm which automatically classifies or not the regions of an image in human faces. It is based on the information acquired from people by means of a field research where the answers are stored numerically for the creation of the fuzzy classification. Drawings line-draw were created to represent human faces and were presented to the people interviewed to furnish information for the creation of the fuzzy rules. After that the algorithm was able to identify human faces in digitalized images. The algorithm utilizes simple images containing a frontal face, which lose their characteristics when they are processed (edges extration, erosion, binary image, etc...) and make their identification difficult. The fuzzy algorithm is also able to classify the images within the set of frontal human faces. The fuzzy logic has a recent history, however, it has always demonstrated its versatility, mainly regarding the translation of non-linear or inexact models which do not present conventional mathematical convergence through modeling.
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Investigação do problema de detecção de faces com variações de orientação. / Investigation of the problem of detection of faces with variations of orientation.

PEREIRA, Eanes Torres. 31 July 2018 (has links)
Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-31T13:42:08Z No. of bitstreams: 1 EANES TORRES PEREIRA - TESE PPGCC 2012..pdf: 39887093 bytes, checksum: 570185e1726a2a0fa7462d7d12352db5 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-31T13:42:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EANES TORRES PEREIRA - TESE PPGCC 2012..pdf: 39887093 bytes, checksum: 570185e1726a2a0fa7462d7d12352db5 (MD5) Previous issue date: 2012-06 / Nesta tese, investiga-se o problema da detecção de faces que apresentam grandes variações de orientação. Foram identificados fatores capazes de influenciar os resultados quando determinadas métricas de avaliação são utilizadas. Por exemplo, se a métrica empregada leva em consideração as áreas de detecção obtidas pelos classificadores e as áreas rotuladas por humanos (groundtruth), a forma como as imagens detectadas são marcadas inteferirá nos resultados. Em relação ao aspecto de recorte das faces, os resultados experimentais comprovam que se forem incluídas regiões externas da face para treinamento, os resultados de detecção são melhorados. ara lidar com todos esses fatores, foi proposta e implementada uma abordagem para a detecção de faces que explora a invariância por treinamento para gerar uma árvore de classificadores com menor complexidade computacional do que outras abordagens propostas na literatura, capaz de lidar com grandes variações de orientação no plano da imagem. A fim de tornar factível o treinamento dos classificadores dessa árvore, é apresentada uma abordagem híbrida de paralelização para o método de treinamento de classificadores proposto por Viola e Jones (2004). A abordagem de detecção de faces proposta obteve resultados superiores àqueles obtidos por Rowley, Baluja e Kanade (1998b) e Viola e Jones (2004). Apenas uma das abordagens concorrentes, aquela proposta por Huang et al. (2007), obteve resultados superiores, porém por uma pequena diferença. Apesar disso, a abordagem proposta nesta tese possui menor complexidade computacional em termos de quantidade de níveis da árvore de classificadores e quantidade de nós de processamento. / In this thesis, the problem of detecting faces that present high variations of orientation is investigated. Some factores were identified that may infiuence the detection results when some evaluation metrics are used. For example, if the applied metric takes in consideration the detected áreas obtained by the classifiers and the human labeled áreas (groundtruth), the way as the detected images are marked will interfere in the computed results. In relation to the face image cropping aspect, the experimental results show that if externai regions of the faces are included for training, the detection results will be better. To deal with ali those factors, it was proposed and implemented an approach to face detection that explores the invariance by training to yield classifier tree with lower computational complexity than other approaches in the state of the art, and able to deal with high angle in-plane orientations. To make the training of the cascades of classifiers feasible, a hybrid parallel approach of the training method of Viola e Jones (2004) was proposed. The parallel approach is able to achieve superlinear speedup, as it was demonstrated in the experiments. The face detection approach obtained higher results than those obtained by Rowley, Baluja e Kanade (1998a), and Viola e Jones (2004). Only one of the evaluated approaches obtained higher results, that proposed by Huang et al. (2007). However, the approach proposed in this thesis has lower computational complexity in terms of quantity of leveis in the classifier tree, and quantity of processing nodes.
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Segmentação e classificação de padrões visuais baseadas em campos receptivos e inibitórios

José Torres Fernandes, Bruno 31 January 2009 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T15:52:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O sistema visual humano é um dos mecanismos mais fascinantes da natureza. É através dele que o ser humano é capaz de realizar as suas tarefas mais básicas, como assistir televisão, até as mais complexas, como realizar análises através de microscópios em laboratórios. Por conseguinte, neste trabalho são propostos dois modelos baseados no comportamento do sistema visual humano. O primeiro é um modelo de segmentação supervisionada baseado nos conceitos de campos receptivos, chamado Segmentation and Classification Based on Receptive Fields (SCRF). O outro é uma nova rede neural, chamada I-PyraNet. A I-PyraNet é uma implementação híbrida da PyraNet e dos conceitos de campos inibitórios. Então, no intuito de validar os modelos aqui propostos, nesta dissertação é apresentada uma revisão do estado-da-arte, descrevendo-se desde o funcionamento do sistema visual humano até as várias etapas existentes numa tarefa de processamento de imagens. Por fim, os modelos propostos foram aplicados em duas tarefas de reconhecimento. O modelo SCRF e a I-PyraNet foram aplicados juntos num problema de detecção de floresta em imagens de satélite. Enquanto a I-PyraNet foi aplicada sobre um problema de detecção de facos. Ambos alcançaram bons resultados quando comparados aos outros modelos aqui apresentados
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Detecção de faces humanas em imagens digitais: um algoritmo baseado em lógica nebulosa / Detection of human faces in digital images: an algorithm based on Fuzzy logic

Andréia Vieira do Nascimento 17 March 2005 (has links)
Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia baseada em lógica nebulosa, (KLIR ; YUAN, 1995) para detectar faces humanas em imagens digitais. Considerando que pessoas conseguem reconhecer facilmente as faces humanas, este trabalho prevê a pesquisa da informação relativa a esse reconhecimento utilizando os resultados obtidos, em um esquema \"fuzzy\", para identificação de faces humanas em imagens digitais. É proposto então um algoritmo que classifique automaticamente as regiões de uma imagem em faces humanas ou não. O conhecimento para a construção da base de regras foi obtido através de informações das pessoas por meio de uma pesquisa de campo onde as respostas foram numericamente armazenadas para a geração da classificação nebulosa. Foram gerados desenhos line-draw que de uma maneira global representam as faces humanas. Esses desenhos foram apresentados às pessoas entrevistadas que forneceram subsídios para a montagem das regras \"fuzzy\". O algoritmo foi capaz de a partir daí, identificar faces humanas em imagens digitalizadas. Imagens simples contendo uma face frontal foram submetidas a um algoritmo e ao passarem por processamento (extração de bordas, erosão, binarização, etc...) perderam características, tornando difícil sua identificação. O algoritmo \"fuzzy\" foi capaz de atribuir um grau de pertinência à imagem dentro do conjunto de faces humanas frontais. A lógica nebulosa possui história recente, porém, desde cedo, demonstra sua versatilidade, principalmente por traduzir modelos não lineares ou imprecisos, os quais não apresentam convergência através de modelagem matemática convencional. / The present master dissertation aims to develop a methodology based on fuzzy pattern (KLIR; YUAN, 1995) to detect human faces in digital images. Considering that people are easily able to recognize human faces, this study foresees the research of the relative information to this recognition using the acquire results, in a \"fuzzy\" scheme, for the identification of human faces in digital images. It\'s proposed an algorithm which automatically classifies or not the regions of an image in human faces. It is based on the information acquired from people by means of a field research where the answers are stored numerically for the creation of the fuzzy classification. Drawings line-draw were created to represent human faces and were presented to the people interviewed to furnish information for the creation of the fuzzy rules. After that the algorithm was able to identify human faces in digitalized images. The algorithm utilizes simple images containing a frontal face, which lose their characteristics when they are processed (edges extration, erosion, binary image, etc...) and make their identification difficult. The fuzzy algorithm is also able to classify the images within the set of frontal human faces. The fuzzy logic has a recent history, however, it has always demonstrated its versatility, mainly regarding the translation of non-linear or inexact models which do not present conventional mathematical convergence through modeling.
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Detector de faces utilizando filtros de características

Fonseca, Fernando Otávio Gomes da 29 June 2017 (has links)
Submitted by Patrícia Cerveira (pcerveira1@gmail.com) on 2017-06-07T18:57:51Z No. of bitstreams: 1 Fernando Otávio Gomes da Fonseca_Dissertação.pdf: 3191276 bytes, checksum: f567916527bd35630c5b6be3fb1b0c6e (MD5) / Approved for entry into archive by Biblioteca da Escola de Engenharia (bee@ndc.uff.br) on 2017-06-29T16:27:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Fernando Otávio Gomes da Fonseca_Dissertação.pdf: 3191276 bytes, checksum: f567916527bd35630c5b6be3fb1b0c6e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-29T16:27:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fernando Otávio Gomes da Fonseca_Dissertação.pdf: 3191276 bytes, checksum: f567916527bd35630c5b6be3fb1b0c6e (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O presente trabalho visa estudar e comparar 2 métodos de detecção de faces em imagens, a fim de averiguar a eficiência e eficácia dos mesmos, propondo melhorias nos processos avaliados. O método de detecção de caraterísticas em imagens proposto por Viola e Jones é ainda uma referência na detecção de faces. Neste trabalho serão avaliadas propostas de melhorias nesse processo e comparados resultados quando utilizadas redes neurais mais modernas para o treinamento da base de dados. Realizamos simulações computacionais desenvolvidas em Matlab para obtenção dos resultados do comportamento dos sistemas e ao final do trabalho apresentamos as conclusões e sugestões de projetos futuros. / This work aims to study and compare two methods of face detection in images, in order to verify theirefficiency and effectiveness, proposing improvements in such processes. The feature detection method in images proposed by Viola and Jones is also a reference in detecting faces. In this work improvement proposals will be evaluated in thatprocess and compared results when used more modern neural networks for the training database. We performed computer simulations developed in Matlab to obtain theresults onsystems behavior. At the endof the work,we present the conclusions and suggestions for future projects.
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Segmentação de imagens de pessoas em tempo real para videoconferências

Parolin, Alessandro 22 March 2011 (has links)
Submitted by Mariana Dornelles Vargas (marianadv) on 2015-03-16T14:26:47Z No. of bitstreams: 1 segmentacao_imagens.pdf: 6472132 bytes, checksum: b5a25706eff2375403bc63c7d6a89f0d (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-16T14:26:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 segmentacao_imagens.pdf: 6472132 bytes, checksum: b5a25706eff2375403bc63c7d6a89f0d (MD5) Previous issue date: 2011 / HP - Hewlett-Packard Brasil Ltda / Milton Valente / Segmentação de objetos em imagens e vídeos é uma área relativamente antiga na área de processamento de imagens e visão computacional. De fato, recentemente, devido à grande evolução dos sistemas computacionais em termos de hardware e à popularização da internet, uma aplicação de segmentação de imagens de pessoas que vem ganhando grande destaque na área acadêmica e comercial são as videoconferências. Esse tipo de aplicação traz benefícios a diferentes áreas, como telemedicina, educação à distância, e principalmente empresarial. Diversas empresas utilizam esse tipo de recurso para realizar reuniões/conferências a nível global economizando quantias consideráveis de recursos. No entanto, videoconferências ainda não proporcionam a mesma experiência que as pessoas têm quando estão num mesmo ambiente. Portanto, esse trabalho propõe o desenvolvimento de um sistema de segmentação da imagem do locutor, específico para videoconferências, a fim de permitir futuros processamentos que aumentem a sensação de imersão dos participantes, como por exemplo, a substituição do fundo da imagem por um fundo padrão em todos ambientes. O sistema proposto utiliza basicamente um algoritmo de programação dinâmica guiado por energias extraídas da imagem, envolvendo informações de borda, movimento e probabilidade. Através de diversos testes realizados, observou-se que o sistema apresenta resultados equiparáveis aos do estado da arte do tema, sendo capaz de ser executado em tempo real a uma taxa de 8 FPS, mesmo com um código não otimizado. O grande diferencial do sistema proposto é que nenhum tipo de treinamento prévio é necessário para efetuar a segmentação / Object segmentation has been discussed on Computer Vision and Image processing fields for quite some time. Recently, given the hardware evolution and popularization of the World Wide Web, videoconferences have been the main discussion in this area. This technique brings advantages to many fields, such as telemedicine, education (distance learning), and mainly to the business world. Many companies use videoconferences for worldwide meetings, in order to save a substantial amount o f resources. However, videoconferences still do not provide the same experience a s people have when they are in the same room. Therefore, in this paper we propose the development of a system to segment the image of a person who is attending the videoconference, in order to allow future processing that may increase the experience of being in the same room. For instance, the background of the scene could be replaced by a standard one for all participants. The proposed system uses a dynamic programming algorithm guided by energies, such as image edges, motion and probabilistic information. After extensive tests, we could conclude that the results obtained are comparable to other state of the art works and the system is able to execute in real time at 8 FPS. The advantage of the proposed system when compared to others is that no previous training is required in order to perform the segmentation
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Detecção de faces e rastreamento da pose da cabeça

Schramm, Rodrigo 20 March 2009 (has links)
Submitted by Mariana Dornelles Vargas (marianadv) on 2015-04-27T19:08:59Z No. of bitstreams: 1 deteccao_faces.pdf: 3878917 bytes, checksum: 2fbf8222ef54d5fc0b1df0bf3b3a5292 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-27T19:08:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 deteccao_faces.pdf: 3878917 bytes, checksum: 2fbf8222ef54d5fc0b1df0bf3b3a5292 (MD5) Previous issue date: 2009-03-20 / HP - Hewlett-Packard Brasil Ltda / As câmeras de vídeo já fazem parte dos novos modelos de interação entre o homem e a máquina. Através destas, a face e a pose da cabeça podem ser detectadas promovendo novos recursos para o usuário. Entre o conjunto de aplicações que têm se beneficiado deste tipo de recurso estão a vídeo-conferência, os jogos educacionais e de entretenimento, o controle de atenção de motoristas e a medida de foco de atenção. Nesse contexto insere-se essa proposta de mestrado, a qual propõe um novo modelo para detectar e rastrear a pose da cabeça a partir de uma seqüência de vídeo obtida com uma câmera monocular. Para alcançar esse objetivo, duas etapas principais foram desenvolvidas: a detecção da face e o rastreamento da pose. Nessa etapa, a face é detectada em pose frontal utilizando-se um detector com haar-like features. Na segunda etapa do algoritmo, após a detecção da face em pose frontal, atributos específicos da mesma são rastreados para estimar a variação da pose de cabeça. / Video cameras are already part of the new man-machine interaction models. Through these, the face and pose of the head can be found, providing new resources for users. Among the applications that have benefited from this type of resource are video conference, educational and entertainment games, and measurement of attention focus. In this context, this Master's thesis proposes a new model to detect and track the pose of the head in a video sequence captured by a monocular camera. To achieve this goal, two main stages were developed: face detection and head pose tracking. The first stage is the starting point for tracking the pose. In this stage, the face is detected in frontal pose using a detector with Haar-like features. In the second step of the algorithm, after detecting the face in frontal pose, specific attributes of the read are tracked to estimate the change in the pose of the head.
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Investigação biométrica em imagens digitais para detecção de faces humanas através da proporção divina / Biometric investigation in digital images for the detection of human faces by divine proportion

Prado, Junior Leal do 23 December 2004 (has links)
O crescimento da utilização de sistemas de reconhecimento no mundo contemporâneo exige processos de detecção cada vez mais robustos e ágeis. Aplicáveis desde sistemas de teleconferência empresarial até mecanismos de segurança e vigilância, a detecção e o reconhecimento de pessoas tornaram-se uma constante. Na tentativa de buscar caminhos alternativos, tanto para os problemas de detecção, quanto para os de reconhecimento, este trabalho propõe a utilização de medidas biométricas, mensuradas em imagens digitalizadas de faces humanas. A partir do estudo de tais medidas, torna-se possível a verificação de proporções existentes na face, especialmente a proporção divina, podendo constituir, no futuro, a base para algoritmos de detecção e/ou reconhecimento que usufruam das informações trazidas por tais proporções. Diante de uma reduzida quantidade de publicações no meio científico que utilizam a proporção divina como meio de detecção e/ou reconhecimento em processamento de imagens, esta investigação vem contribuir com alguns passos nessa direção / The increase of recognition systems in the contemporary world has demanded robust and agile detection processes. From teleconference systems to security and monitoring mechanisms, the detection and recognition of people have became constantly used and applied. In attempt to search for alternative ways to solve both detection and recognition problems, this work proposes the utilization of biometric measures, taken in digital image of human faces. From the study of such measures, it’s possible to verify face proportions, especially the divine proportion, which could allows, in the future, to implement the detection and/or recognition algorithms that utilize such proportions. Due to small amount of scientific publications that use the divine proportion as a way of detection and/or recognition in image processing, this investigation contributes with some steps in this direction
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Investigação biométrica em imagens digitais para detecção de faces humanas através da proporção divina / Biometric investigation in digital images for the detection of human faces by divine proportion

Junior Leal do Prado 23 December 2004 (has links)
O crescimento da utilização de sistemas de reconhecimento no mundo contemporâneo exige processos de detecção cada vez mais robustos e ágeis. Aplicáveis desde sistemas de teleconferência empresarial até mecanismos de segurança e vigilância, a detecção e o reconhecimento de pessoas tornaram-se uma constante. Na tentativa de buscar caminhos alternativos, tanto para os problemas de detecção, quanto para os de reconhecimento, este trabalho propõe a utilização de medidas biométricas, mensuradas em imagens digitalizadas de faces humanas. A partir do estudo de tais medidas, torna-se possível a verificação de proporções existentes na face, especialmente a proporção divina, podendo constituir, no futuro, a base para algoritmos de detecção e/ou reconhecimento que usufruam das informações trazidas por tais proporções. Diante de uma reduzida quantidade de publicações no meio científico que utilizam a proporção divina como meio de detecção e/ou reconhecimento em processamento de imagens, esta investigação vem contribuir com alguns passos nessa direção / The increase of recognition systems in the contemporary world has demanded robust and agile detection processes. From teleconference systems to security and monitoring mechanisms, the detection and recognition of people have became constantly used and applied. In attempt to search for alternative ways to solve both detection and recognition problems, this work proposes the utilization of biometric measures, taken in digital image of human faces. From the study of such measures, it’s possible to verify face proportions, especially the divine proportion, which could allows, in the future, to implement the detection and/or recognition algorithms that utilize such proportions. Due to small amount of scientific publications that use the divine proportion as a way of detection and/or recognition in image processing, this investigation contributes with some steps in this direction

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