Submitted by MARIA JACQUELINE ATOCHE BRAVO (jacqui_mab@hotmail.com) on 2016-05-13T13:28:28Z No. of bitstreams: 1 disertacao__Jacqui.pdf: 8482416 bytes, checksum: 2325158a94282088f873ac31bbd97305 (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-05-16T12:30:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 bravo_mja_me_sjrp.pdf: 8482416 bytes, checksum: 2325158a94282088f873ac31bbd97305 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-16T12:30:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 bravo_mja_me_sjrp.pdf: 8482416 bytes, checksum: 2325158a94282088f873ac31bbd97305 (MD5) Previous issue date: 2016-03-31 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / No presente trabalho, apresenta-se uma revisão sobre os principais abordagens para análise e classificação de texturas, entre eles o descritor LBP (Local Binary Pattern), o descritor LFP (Local Fuzzy Patterm) e o descritor MSLMP (Multi-scale Local Mapped Pattern), o qual é uma extensão multiescalar do descritor LMP (Local Mapped Pattern). Resultados anteriores presentes na literatura, indicaram que o MSLMP conseguiu resultados superiores aos mencionados anteriormente. Neste trabalho propõe-se uma análise mais abrangente sobre sua viabilidade para concluir que o MSLMP é mais eficaz que os anteriores. Essa análise é feita alterando-se a Matriz de Pesos para os pixels limiarizados. Para avaliar seu desempenho, foi utilizada a base de texturas do Album de Brodatz. Após processá-la pelo descritor MSLMP, com cada uma das matrizes de Pesos propostas neste trabalho, foram comparadas as taxas de acertos alcançadas usando a distância Chi-quadrado. Resultados experimentais mostram um valor de sensibilidade melhor para o descritor MSLMP em comparação aos outros descritores presentes na literatura. / This work, presents a review about the main techniques for analysis and classification of textures, including the LBP descriptor (Local Binary Pattern), the descriptor LFP (Local Fuzzy Pattern) and the descriptor MSLMP (Multi-Scale Local Mapped Pattern), which is a multi-scale extension of the LMP method (Local Mapped Pattern). Previous results present in the literature, indicated that the MSLMP achieved better results than those mentioned above. This work proposes a more comprehensive analysis of its feasibility to conclude that this descriptor is more effective than the others. This analysis is done by changing the weight matrix for the thresholding pixels. To evaluate its performance, it was used the texture base of the Brodatz album. After processing it by the descriptor MSLMP with each of the weights matrices proposed in this work, the achieved hit rates were compared by using the distance Chi-square. Experimental results show a better sensitivity value for MSLMP descriptor in comparison of other descriptors present in the literature. / CNPq: 131632/2014-0

Submitted by EDUARDO MACHADO SILVA (eduardodz@outlook.com) on 2018-06-02T22:50:24Z No. of bitstreams: 1 Eduardo_Final.pdf: 7020230 bytes, checksum: 17f5f419806417111d44cacbf46f3f0d (MD5) / Approved for entry into archive by Elza Mitiko Sato null (elzasato@ibilce.unesp.br) on 2018-06-04T16:05:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 silva_em_me_sjrp.pdf: 7020230 bytes, checksum: 17f5f419806417111d44cacbf46f3f0d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-04T16:05:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 silva_em_me_sjrp.pdf: 7020230 bytes, checksum: 17f5f419806417111d44cacbf46f3f0d (MD5) Previous issue date: 2018-04-06 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O Reconhecimento facial é uma das tecnologias biométricas mais utilizadas em sistemas automatizados que necessitam garantir a identidade de uma pessoa para acesso autorizado e monitoramento. A grande aceitação do uso da face tem várias vantagens sobre outras tecnologias biométricas: ela é natural, não exige equipamentos sofisticados, a aquisição de dados é baseada em abordagens não invasivas, e pode ser feito a distância, de maneira cooperativa ou não. Embora muitos estudos em reconhecimento facial tenham sido feitos, problemas com variação de iluminação, poses com oclusão facial, expressão facial e envelhecimento ainda são desafios, pois influenciam a performance dos sistemas de reconhecimento facial e motivam o desenvolvimento de novos sistemas de reconhecimento que lidam com esses problemas e sejam mais confiáveis. Este trabalho tem como objetivo avaliar a técnica de Padrões Localmente Mapeados em Multiescala (MSLMP) para o reconhecimento facial. Técnicas baseadas em algoritmos genéticos e processamento de imagens foram usadas para obter melhores resultados. Os resultados obtidos chegam a 100% de acurácia para alguns banco de dados. A base de dados MUCT ´e, em particular, bastante complexa, ela foi criada em 2010 com o objetivo de aumentar a quantidade de bancos de dados disponíveis com alta variação de iluminação, idade, posições e etnias, e por isso, ´e um banco de dados difícil quanto ao reconhecimento automático de faces. Uma nova técnica de processamento baseada na média dos níveis de cinza da base foi desenvolvida. / Facial recognition is one of the most used biometric technologies in automated systems which ensure a person’s identity for authorized access and monitoring. The acceptance of face use has several advantages over other biometric technologies: it is natural, it does not require sophisticated equipment, data acquisition is based on non-invasive approaches, and can it be done remotely, cooperatively or not. Although many facial recognition studies have been done, problems with light variation, facial occlusion, position, expression, and aging are still challenges, because they influence the performance of facial recognition systems and motivate the development of more reliable recognition systems that deal with these problems. This work aim to evaluate the Multi-scale Local Mapped Pattern (MSLMP) technique for the facial recognition. Techniques based on genetic algorithms and image processing were applied to increase the performance of the method. The obtained results reach up to 100% of accuracy for some databases. A very difficult database to deal is the MUCT database which was created in 2010 with aim of providing images with high variation of lighting, age, positions and ethnicities in the facial biometry literature, which makes it a highly difficult base in relation to automated recognition. A new processing technique was developed based on the average gray levels of the images of the database.