Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-09T14:33:01Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Guilherme Magalhães.pdf: 2926974 bytes, checksum: 42b9985915490009da1e1c5dc2c21028 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-09T14:33:01Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Guilherme Magalhães.pdf: 2926974 bytes, checksum: 42b9985915490009da1e1c5dc2c21028 (MD5) Previous issue date: 2014-08-26 / Com a grande proliferação de vídeos compartilhados na internet e o crescimento na sua utilização, cada vez mais torna-se indispensável a utilização de métodos automatizados para agrupar, analisar, indexar e buscar esses vídeos. Um dos tipos de análise de grande interesse atualmente é a análise semântica de vídeos de esportes devido as grandes possibilidades de aplicação comercial. Devido a grande diferença entre as regras e dinâmica de jogo, a abordagem mais comumente utilizada é primeiro realizar a identificação do gênero esportivo do vídeo para só então realizar uma análise semântica. Este processo é conhecido como categorização ou classificação de vídeos de esportes. A maior parte dos bancos de vídeos de esportes disponíveis para análise são compostos apenas por vídeos produzidos e transmitidos pela televisão. Neste trabalho, analisamos diversas técnicas para a classificação de vídeos de esportes e propomos uma combinação de características de cor (Autocorrelogramas) e de textura (Local Binary Patterns - LBP) para realizar a classificação do gênero esportivo em frames extraídos das sequências de vídeos. Nossa base de vídeos gerada para testes é composta por vídeos de três diferentes esportes, obtidos de fontes de diferente natureza: Vídeos capturados com equipamento profissional e transmitidos pela TV e sequências de vídeos geradas por usuários comuns através de smartphones. Esse tipo de tarefa representa um desafio porque vídeos amadores não são editados, as câmeras quase sempre se movem de maneira não-controlada e o ponto de visualização raramente é ideal. Nossa abordagem mostra uma taxa de classificação comparável com as técnicas do estado da arte quando as características são utilizadas separadas e um aprimoramento significativo quando são utilizadas de forma conjunta.

Submitted by Rosa Assis (rosa_assis@yahoo.com.br) on 2017-04-07T13:08:23Z No. of bitstreams: 2 LUIZ ANGELO D'AMORE.pdf: 1662282 bytes, checksum: c16e2be24fd9263215d1bb2007ad612a (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2017-04-19T14:14:54Z (GMT) No. of bitstreams: 2 LUIZ ANGELO D'AMORE.pdf: 1662282 bytes, checksum: c16e2be24fd9263215d1bb2007ad612a (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-19T14:14:54Z (GMT). No. of bitstreams: 2 LUIZ ANGELO D'AMORE.pdf: 1662282 bytes, checksum: c16e2be24fd9263215d1bb2007ad612a (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-10-14 / In this work are presented the development and results of a new method of facial recognition based on the use of individual thresholds by texture pattern and facial sub region, with applicability in biometric systems of access control in controlled environments. Among the biometric systems, facial recognition systems have certain prominence in relation to other systems, because not being intrusive. The acquisition of the facial image is made with a distance between the camera and the subject. The goal of the proposed method is to reduce the computational cost, compared to other existing methods, without prejudice for facial recognition rate. The proposed method uses a descriptor composed of four sub-descriptors, each of formed by texture patterns. Each of the sub descriptors have size defined by the number of sub regions facial. In the comparative process between descriptors, the method uses the individual thresholds of texture pattern and facial sub region. This work presents three experiments, each subdivided into specific tests. The first experiment was conducted to evaluate variations related to the use of uniform local binary patterns (LBPu2), the results obtained were used as a comparative basis for the other experiments of this work. The second experiment aimed to evaluate the proposed method for reducing the size of the standard facial descriptor LBPu2 of 59 textures. The third experiment was conducted to evaluate the proposed method based on the use of individual thresholds by texture pattern and facial sub-region, method that aims to improve the classification process of facial recognition. For the experiments was used the frontal facial images of "The Facial Recognition Technology Database" (FERET) and "FEI Face Database" (FEI) sets, with light variations, expressions and no restrictions on the use of beard, mustache or glasses. After the experiments, it was possible to observe that the proposed method reduces considerably the computational cost for the facial recognition systems, besides improving its recognition rate, surpassing the academic results already published. / Neste trabalho são apresentados o desenvolvimento e os resultados de um novo método de reconhecimento facial baseado na utilização de limiares individuais por padrão de textura e sub-região facial, com aplicabilidade em sistemas biométricos de controle de acesso em ambientes controlados. Dentre os sistemas biométricos, o de reconhecimento facial apresenta destaque em relação às demais biometrias pelo fato de não ser intrusiva, sendo a captura da imagem facial realizada com certa distância entre a câmera e o indivíduo. O objetivo do método proposto é reduzir o custo computacional em relação a outros métodos existentes, sem prejuízo para a taxa de reconhecimento facial. O método proposto utiliza um descritor composto por quatro sub descritores, todos formados por padrões de texturas. Cada um dos sub descritores tem seu tamanho definido pela quantidade de sub-regiões que a região facial é dividida. No processo comparativo entre descritores, o método utiliza limiares individuais por padrão de textura e sub-região facial. Neste trabalho foram realizados três experimentos, cada um subdividido em testes específicos. O primeiro experimento foi realizado com o objetivo de avaliar variações relacionadas ao uso de padrões binários locais uniformes (LBPu2), os resultados obtidos foram utilizados como base comparativa para os demais experimentos deste trabalho. O segundo experimento teve como objetivo avaliar o método proposto quanto a redução do tamanho do descritor facial LBPu2 padrão de 59 texturas. O terceiro experimento foi realizado para avaliar o método proposto, com base na utilização de limiares individuais por padrão de textura e sub-região facial, método que objetiva melhorar o processo classificatório do reconhecimento facial. Para a realização dos experimentos, foram utilizadas as imagens faciais frontais dos conjuntos "The Facial Recognition Technology Database" (FERET) e "FEI Face Database" (FEI), com variações de luminosidade, expressões e sem restrições quanto ao uso de barba, bigode ou óculos. Após a realização dos experimentos, foi possível observar que o método proposto reduz consideravelmente o custo computacional para os sistemas de reconhecimento facial, além de melhorar sua taxa de reconhecimento, superando os resultados acadêmicos já publicados.

Submitted by Rosa Assis (rosa_assis@yahoo.com.br) on 2017-09-26T15:27:49Z No. of bitstreams: 2 LUIZ ANGELO D'AMORE.pdf: 1662281 bytes, checksum: 4b858ea533f263d436dd43fa7a600f18 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2017-09-27T12:13:25Z (GMT) No. of bitstreams: 2 LUIZ ANGELO D'AMORE.pdf: 1662281 bytes, checksum: 4b858ea533f263d436dd43fa7a600f18 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-27T12:13:25Z (GMT). No. of bitstreams: 2 LUIZ ANGELO D'AMORE.pdf: 1662281 bytes, checksum: 4b858ea533f263d436dd43fa7a600f18 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-10-14 / In this work are presented the development and results of a new method of facial recognition based on the use of individual thresholds by texture pattern and facial sub region, with applicability in biometric systems of access control in controlled environments. Among the biometric systems, facial recognition systems have certain prominence in relation to other systems, because not being intrusive. The acquisition of the facial image is made with a distance between the camera and the subject. The goal of the proposed method is to reduce the computational cost, compared to other existing methods, without prejudice for facial recognition rate. The proposed method uses a descriptor composed of four sub-descriptors, each of formed by texture patterns. Each of the sub descriptors have size defined by the number of sub regions facial. In the comparative process between descriptors, the method uses the individual thresholds of texture pattern and facial sub region. This work presents three experiments, each subdivided into specific tests. The first experiment was conducted to evaluate variations related to the use of uniform local binary patterns (LBPu2), the results obtained were used as a comparative basis for the other experiments of this work. The second experiment aimed to evaluate the proposed method for reducing the size of the standard facial descriptor LBPu2 of 59 textures. The third experiment was conducted to evaluate the proposed method based on the use of individual thresholds by texture pattern and facial sub-region, method that aims to improve the classification process of facial recognition. For the experiments was used the frontal facial images of "The Facial Recognition Technology Database" (FERET) and "FEI Face Database" (FEI) sets, with light variations, expressions and no restrictions on the use of beard, mustache or glasses. After the experiments, it was possible to observe that the proposed method reduces considerably the computational cost for the facial recognition systems, besides improving its recognition rate, surpassing the academic results already published. / Neste trabalho são apresentados o desenvolvimento e os resultados de um novo método de reconhecimento facial baseado na utilização de limiares individuais por padrão de textura e sub-região facial, com aplicabilidade em sistemas biométricos de controle de acesso em ambientes controlados. Dentre os sistemas biométricos, o de reconhecimento facial apresenta destaque em relação às demais biometrias pelo fato de não ser intrusiva, sendo a captura da imagem facial realizada com certa distância entre a câmera e o indivíduo. O objetivo do método proposto é reduzir o custo computacional em relação a outros métodos existentes, sem prejuízo para a taxa de reconhecimento facial. O método proposto utiliza um descritor composto por quatro sub descritores, todos formados por padrões de texturas. Cada um dos sub descritores tem seu tamanho definido pela quantidade de sub-regiões que a região facial é dividida. No processo comparativo entre descritores, o método utiliza limiares individuais por padrão de textura e sub-região facial. Neste trabalho foram realizados três experimentos, cada um subdividido em testes específicos. O primeiro experimento foi realizado com o objetivo de avaliar variações relacionadas ao uso de padrões binários locais uniformes (LBPu2), os resultados obtidos foram utilizados como base comparativa para os demais experimentos deste trabalho. O segundo experimento teve como objetivo avaliar o método proposto quanto a redução do tamanho do descritor facial LBPu2 padrão de 59 texturas. O terceiro experimento foi realizado para avaliar o método proposto, com base na utilização de limiares individuais por padrão de textura e sub-região facial, método que objetiva melhorar o processo classificatório do reconhecimento facial. Para a realização dos experimentos, foram utilizadas as imagens faciais frontais dos conjuntos "The Facial Recognition Technology Database" (FERET) e "FEI Face Database" (FEI), com variações de luminosidade, expressões e sem restrições quanto ao uso de barba, bigode ou óculos. Após a realização dos experimentos, foi possível observar que o método proposto reduz consideravelmente o custo computacional para os sistemas de reconhecimento facial, além de melhorar sua taxa de reconhecimento, superando os resultados acadêmicos já publicados.