O reconhecimento facial é uma tarefa que os seres humanos realizam naturalmente todos os dias e praticamente sem esforço nenhum. Porém para uma máquina este processo não é tão simples. Com o aumento do poder computacional das máquinas atuais criou-se um grande interesse no processamento de imagens e vídeos digitais, com aplicações nas mais diversas áreas de conhecimento. Este trabalho objetiva a comparação de técnicas de reconhecimento facial, já conhecidas na literatura, com o intuito de identificar qual técnica possui melhor desempenho em um ambiente real e semicontrolado. Secundariamente avalia-se a possibilidade da utilização de uma ou mais técnicas de reconhecimento facial para identificar automaticamente a presença de alunos em uma sala de aula de artes marciais, utilizando imagens das câmeras de vigilância instaladas no recinto, levando em consideração aspectos importantes, tais como: imagens com pouca nitidez, luminosidade não ideal, movimentação constante dos alunos e o fato das câmeras estarem em um ângulo fixo. Este trabalho está relacionado às áreas de Processamento de Imagens e Reconhecimento de Padrões, e integra a linha de pesquisa de \"Monitoramento de Presença\" do projeto \"Ensino e Monitoramento de Atividades Físicas via Técnicas de Inteligência Artificial\" (Processo 2014.1.923.86.4, publicado no DOE 125(45), em 10/03/2015), projeto este executado em conjunto da Universidade de São Paulo, Faculdade Campo Limpo Paulista e Academia Central Kungfu-Wushu. Com os experimentos realizados e apresentados neste trabalho foi possível concluir que, dentre os métodos de reconhecimento facial utilizados, o método Local Binary Patterns teve o melhor desempenho no ambiente proposto. Por outro lado, o método Eigenfaces teve o pior desempenho de acordo com os experimentos realizados. Além disso, foi possível concluir também que não é viável a realização da detecção de presença automática de forma confiável no ambiente proposto, pois a taxa de reconhecimento facial foi relativamente baixa, se comparada a outros trabalhos do estado da arte, trabalhos estes que usam de ambientes de testes mais amigáveis, mas ao mesmo tempo menos comumente encontrados em nosso dia-a-dia. Acredita-se que foi possível alcançar os objetivos propostos pelo trabalho e que o mesmo possa contribuir para o estado da arte atual na área de visão computacional, mais precisamente no âmbito do reconhecimento facial. Ao final são sugeridos alguns trabalhos futuros que podem ser utilizados como ponto de partida para a continuação desta pesquisa ou até mesmo de novas pesquisas relacionadas a este tema / Face recognition is a task that human beings perform naturally in their everyday lives, usually with no effort at all. To machines, however, this process is not so simple. With the increasing computational power of current machines, a great interest was created in the field of digital videos and images processing, with applications in most diverse areas of knowledge. This work aims to compare face recognition techniques already know in the literature, in order to identify which technique has the best performance in a real and semicontrolled environment. As a secondary objective, we evaluate the possibility of using one or more face recognition techniques to automatically identify the presence of students in a martial arts classroom using images from the surveillance cameras installed in the room, taking into account important aspects such as images with low sharpness, illumination variation, constant movement of students and the fact that the cameras are at a fixed angle. This work is related to the Image Processing and Pattern Recognition areas, and integrates the research line \"Presence Monitoring\" of the project entitled \"Education and Monitoring of Physical Activities using Artificial Intelligence Techniques\" (Process 2014.1.923.86.4, published in DOE 125 (45) on 03/10/2015), developed as a partnership between the University of São Paulo, Campo Limpo Paulista Faculty, and Kungfu-Wushu Central Academy. With the experiments performed and presented in this work it was possible to conclude that, amongst all face recognition methods that were tested, Local Binary Patterns had the best performance in the proposed environment. On the other hand, Eigenfaces had the worse performance according to the experiments. Moreover, it was also possible to conclude that it is not feasible to perform the automatic presence detection reliably in the proposed environment, since the face recognition rate was relatively low, compared to the state of the art which uses, in general, more friendly test environments but at the same time less likely found in our daily lives. We believe that it was possible to achieve the objectives proposed by this work and that can contribute to the current state of the art in the computer vision field and, more precisely, in the face recognition area. Finally, some future work is suggested that can be used as a starting point for the continuation of this work or even for new researches related to this topic

O presente estudo teve por objetivo investigar se o reconhecimento de faces ocorre prioritariamente por processamento analítico ou holístico nos hemisférios cerebrais em homens e mulheres por meio do estudo do espectro de frequência espacial. Para isso, no Experimento I, 40 voluntários (20 mulheres) realizaram duas sessões. Em cada uma delas foram memorizadas 14 faces para uma tarefa de reconhecimento. Nesta, cada face foi apresentada por 300 ms, e em uma das sessões as imagens foram apresentadas somente no hemicampo visual direito, e noutra só no hemicampo visual esquerdo por meio de uma adaptação do método do campo visual dividido. A tarefa dos participantes foi assinalar o grau de confiabilidade de sua resposta (confidence rating method) ao discriminar as faces memorizadas de outras inéditas. Os estímulos da tarefa de reconhecimento foram apresentados em três condições: (1) em frequências espaciais altas, FEAs, (2) em frequências espaciais baixas, FEBs, e (3) sem filtragem, SFE. As frequências de respostas aos graus de confiabilidade permitiram calcular as curvas ROC e os parâmetros Az e da da Teoria de Deteção de Sinal. Por meio destes, foi comparado o desempenho do reconhecimento facial nas diferentes faixas do espectro espacial. De maneira complementar, foi realizado uma ANOVA para testar a diferença dos tempos de resposta no reconhecimento entre as filtragens. Não foi evidenciada especialização hemisférica no reconhecimento de faces com filtragem espacial. Mas homens, de modo tênue, perceberam melhor faces em FEBs e mulheres em FEAs. Para verificar se este resultado não se deu em função da apresentação lateralizada, foi realizado o Experimento II, nos moldes de uma sessão experimental do Experimento I, mas com apresentação central. Vinte voluntários (10 mulheres) participaram do experimento. Novamente, homens e mulheres foram mais sensíveis às faces em FEBs e FEAs, respectivamente. Deste modo, conclui-se que homens utilizam mais recursos holísticos e mulheres, por sua vez, operações analíticas. Os resultados dão bases para a não ocorrência de especialização hemisférica de frequencias espaciais no reconhecimento de faces em longos tempos de exposições. A diferença de sexo observada e nos atenta para a necessidade de controle amostral por sexo em pesquisas da área. / This study aimed to investigate whether face recognition occurs primarily by analytic or holistic processing in the cerebral hemispheres of men and women through the study of the spatial frequency spectrum. Therefore, in Experiment I, 40 volunteers (20 women) performed two sessions. In each of, 14 faces were memorized for a recognition task and each face was presented for 300 ms. Images were presented only in the right visual hemifield in a session, and in another only in the left visual hemifield by means of an adaptation of the method of divided visual field. The participants task was to assign the reliability of their response (confidence rating method) to discriminate the study faces from distractors. The recognition task stimuli were presented in three conditions: (1) at high spatial frequencies, FEAs, (2) at low spatial frequencies, FEBs, and (3) unfiltered, SFE. The frequencies of responses to the degree of reliability used to calculate ROC curves and parameters Az and da of the Signal Detection Theory compared the performance of face recognition in different bands of the spectrum. In a complementary way, an ANOVA was conducted to test response times differences in the recognition between filtering. There was no evidence of hemispheric specialization in face recognition with spatial filtering. But men had better performance in recognizing faces in FEBs and women faces in FEAs. To verify that this result was not in function of lateralized presentation, Experiment II was conducted, along the lines of an experimental session of Experiment I, but with central presentation. Twenty volunteers (10 women) participated in the experiment. Again, men and women were more sensitive to faces in FEBs and FEAs, respectively. Thus it follows that men use holistic resources and women analytical operations. The results provide no basis for the occurrence of hemispheric specialization of spatial frequencies in face recognition over long exposure times. The sex difference observed brings us to the need for control sample by sex in spatial frequency research.

Introdução: O espasmo hemifacial (EHF) é um distúrbio do movimento caracterizado por contrações tônicas e/ou clônicas, involuntárias e irregulares, dos músculos de uma hemiface inervados pelo nervo facial ipsilateral. Por acometer a face, região em que majoritariamente expressamos nossas emoções, uma doença que altere a sua motricidade fisiológica pode gerar dificuldades não só de expressão mas também de interpretação das emoções faciais, com consequente prejuízo psicossocial a estes indivíduos. Objetivo: avaliar a capacidade de reconhecimentos facial de emoções dos indivíduos com EHF do ambulatório de toxina botulínica do Hospital de Clínicas da USP de Ribeirão Preto. Métodos: 51 pacientes com EHF foram selecionados e avaliados quanto à sua capacidade de reconhecimento facial das 6 emoções básicas propostas por Ekman, através de um teste dinâmico preto e branco exposto em um programa de computador em uma tela touch screen. Os resultados foram analisados e comparados com outros 51 indivíduos do grupo controle, pareados por idade, sexo e escolaridade. Resultados: De maneira geral, verificou-se que indivíduos com pior frequência e gravidade dos espasmos hemifaciais avaliados pela escala de Jankovic apresentaram maior número de acertos sobre a emoção \"nojo\" e aqueles com pior assimetria facial pela escala de Sunnybrook, tiveram menor número de respostas corretas para a emoção \"surpresa\". Conclusão: Pacientes com EHF mais graves tendem a denotar mais facilmente a emoção \"nojo\" e aqueles com faces mais assimétricas, tem maior dificuldade em denotaram a emoção \"surpresa\". Isso pode corroborar para possíveis prejuízos psicossociais na vida destes pacientes, devendo o neurologista assistente atentar-se não somente para o distúrbio do movimento que se apresenta, mas também por seus possíveis efeitos deletérios no convívio social daqueles / Introduction: Hemifacial spasm (HFS) is a movement disorder characterized by involuntary and irregular tonic and / or clonic contractions of the muscles of a hemiface innervated by the ipsilateral facial nerve. Because it affects the face, the region in which we express our emotions, a disease that affects physiological motility may lead to difficulties not only in expression but also in the interpretation of facial emotions, with consequent psychosocial damage to these individuals. Objective: to evaluate the facial recognition abilities of individuals with FHD at Botulinum toxin outpatient clinic of Clinical Hospital, USP, Ribeirão Preto. Methods: Fifty-one patients with HFS were selected and evaluated for their facial recognition ability of the six basic emotions proposed by Ekman through a dynamic black-and-white test exposed in a computer on a touch screen. The results were analyzed and compared with 51 other individuals in the control group, matched by age, sex and schooling. Results: In general, it was verified that individuals with worse frequency and severity of the hemifacial spasms evaluated by the Jankovic scale had a greater number of correct answers about the emotion \"disgusted\" and those with worse facial asymmetry by the Sunnybrook scale, had less number of correct answers to the \"surprise\" emotion. Conclusion: Patients with EHF of worse severity and frequency tend to perceive more easily the \"disgust\" emotion and those with more asymmetrical faces, have more difficulty in denoting the \"surprise\" emotion. This may corroborate possible psychosocial impairments in the life of these patients, and the assistant neurologist should be aware not only of the movement disorder that is present, but also of their possible deleterious effects on their social life

Orientador: Maurílio Boaventura / Coorientador: Inês Aparecida Gasparotto Boaventura / Banca: Alessandra Aparecida Paulino / Banca: Evanivaldo Castro Silva J unior / Resumo: A presente disserta c~ao e um estudo do m etodo Fisherface Fuzzy e das funções de pertinência fuzzy para o reconhecimento de faces. O tradicional método Fisherface e constituído de duas técnicas de reduçãao de dimensionalidade de dados: Análise de Componentes Principais (PCA) e Análise de Discriminante Linear (LDA). O método e relativamente insensível a diversos fatores que atuam sobre as imagens, como variação na iluminação e diferentes expressões faciais. A fim de superar esses fatores e melhorar as taxas de reconhecimento do método Fisherface, e incorporado ao seu algoritmo graus de pertinência fuzzy, que são calculados a partir da técnica de k-vizinhos mais próximos (KNN), dando origem ao método Fisherface Fuzzy. O objetivo deste trabalho e avaliar o desempenho desses dois métodos e propor a utilização de uma nova função de pertinência para o método Fisherface Fuzzy. Os testes são realizados em duas bases de imagens faciais: Yale e ORL / Abstract: This dissertation is a study of the Fuzzy Fisherface method and fuzzy membership functions for recognizing faces. The traditional Fisherface method consists of two techniques of data dimensionality reduction: Principal Components Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA). The method is relatively insensitive to many factors that in uence the images, such as variation in illumination and different facial expressions. In order to overcome these factors and improve recognition rates of the Fisherface method, fuzzy membership degrees are embedded in your algorithm, and they are which are calculated from the technique of k-nearest neighbors (KNN) to give the Fuzzy Fisherface method. The objective of this study is to evaluate the performance of these two methods and propose the use of a new membership function for the Fuzzy Fisherface method. The tests are conducted on two bases of facial images: Yale and ORL / Mestre

Made available in DSpace on 2015-09-17T15:26:23Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-05-15. Added 1 bitstream(s) on 2015-09-17T15:45:43Z : No. of bitstreams: 1 000846199.pdf: 4785482 bytes, checksum: d06441c7f33c2c6fc4bfe273884b0d5a (MD5) / O presente trabalho tem como objetivo realizar o reconhecimento de identidade por meio de um método baseado nos Sistemas Imunológicos Artificiais de Seleção Negativa. Para isso, foram explorados os tipos de recursos e alternativas adequadas para a análise de expressões faciais 3D, abordando a técnica de Padrão Binário que tem sido aplicada com sucesso para o problema 2D. Inicialmente, a geometria facial 3D foi convertida em duas representações em 2D, a Depth Map e a APDI, que foram implementadas com uma variedade de tipos de recursos, tais como o Local Phase Quantisers, Gabor Filters e Monogenic Filters, a fim de produzir alguns descritores para então fazer-se a análise de expressões faciais. Posteriormente, aplica-se o Algoritmo de Seleção Negativa onde são realizadas comparações e análises entre as imagens e os detectores previamente criados. Havendo afinidade entre as imagens previamente estabelecidas pelo operador, a imagem é classificada. Esta classificação é chamada de casamento. Por fim, para validar e avaliar o desempenho do método foram realizados testes com imagens diretamente da base de dados e posteriormente com dez descritores desenvolvidos a partir dos padrões binários. Esses tipos de testes foram realizados tendo em vista três objetivos: avaliar quais os melhores descritores e as melhores expressões para se realizar o reconhecimento de identidade e, por fim, validar o desempenho da nova solução de reconhecimento de identidades baseado nos Sistemas Imunológicos Artificiais. Os resultados obtidos pelo método apresentaram eficiência, robustez e precisão no reconhecimento de identidade facial / This work aims to perform the identity recognition by a method based on Artificial Immune Systems, the Negative Selection Algorithm. Thus, the resources and adequate alternatives for analyzing 3D facial expressions were explored, exploring the Binary Pattern technique that is successfully applied for the 2D problem. Firstly, the 3D facial geometry was converted in two 2D representations. The Depth Map and the Azimuthal Projection Distance Image were implemented with other resources such as the Local Phase Quantisers, Gabor Filters and Monogenic Filters to produce descriptors to perform the facial expression analysis. Afterwards, the Negative Selection Algorithm is applied, and comparisons and analysis with the images and the detectors previously created are done. If there is affinity with the images, than the image is classified. This classification is called matching. Finally, to validate and evaluate the performance of the method, tests were realized with images from the database and after with ten descriptors developed from the binary patterns. These tests aim to: evaluate which are the best descriptors and the best expressions to recognize the identities, and to validate the performance of the new solution of identity recognition based on Artificial Immune Systems. The results show efficiency, robustness and precision in recognizing facial identity

Made available in DSpace on 2015-09-17T15:24:52Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-12-18. Added 1 bitstream(s) on 2015-09-17T15:47:06Z : No. of bitstreams: 1 000844097.pdf: 1535133 bytes, checksum: 699b70aed69809f3d4b5c8d779c22c04 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Para identificação de pessoas o reconhecimento facila possui várias vantagens sobre outros tipos de biometria, principalmente por sua alta universalidade, coletabilidade e aceitabilidade. Quando lidando com reconhecimento de faces 2D vários probelmas aparecem normalmente relacionaos com pose, iluminação e espressão facial. Para aumentar a performance de métodos de reconhecimento facial vários algoritmos que utilizam modelos 3D foram propostos, uma vez que esse tipo de dado permite maios facilidade para tratamento dos problemas já mencionados. Com um modelo 3D é possível rotacionar a face em qualquer eixo, projetar iluminação e corrigir deformações ocasionadas por expressão. Os maiores problemas com reconhecimento de faces 3D são vinculados com seus scanners, o alto custo e a forma intrusiva que eles funcionam. Alguns scanners 3D necessitam que a pessoa fique parada por todo o tempo de captura do modelo e, portanto, limitado a sua aplicação. Uma alternativa para scanners 3D tradicionais é a utilização do Kinect, um dispositivo criado pela Microsoft para aumentar a interação dos usuários com jogos no Xbox 360. O maior problema com o Kinect é que ele gera imagens de baixa resolução, dificultando a utilização desses dados para o reconhecimento de faces 3D. O principal objetivo dessa dissertação é analisar alguns métodos que foram propostos para o reconhecimento de faces 3D e propor novas formas de realizar essa função utilizando os dados do Kinect, com isso propromos um método que combina os descritores 3DLBP e o HAOG. Resultados experimentais obtidos no database EURECOM 3D mostraam que a fusão dos métodos melhora o desempenho de ambos. Também foram propostas formas de melhorar a qualidade das faces quando houver obstrução parcial da face usando preenchimento simétrico / For person identification, facil recognition has several advantages over other biometric traits due mostly to its high universelly, collectability, and acceptability. When dealing with 2D face images several problems arise related to pose, illumination, and facial expressions. To increase the performance of facial recognition, 3D mehtods have been proposed and developedm since working with 3D objects allow us to handle better the aforementioned problems. With 3D object, it is possible to rotate the face around any axis, generate illumination that matches the one in the enviroment and even correct the deformation in the model due to facial expression. The mais problems with 3D facial recognition are: the high cost of the 3D cameras that have been generally employed, and intrusive way that such devices work. Some of them require that the subject remais completely still for several minutes while scanning, limiting, therefpre, the application deployment for uncontrollable enviroments. One alternative to those expensive cameras is the Kinect, a device developed by Microsoft to enchance gaming in the Xbok 360 console. Due to its capacites to generate depth images, Kinect is candidate device to be use for 3D face recognition, replacing the traditional 3D cameras. The mais problem with the Kinect is that it generates low-resolution images, making difficult the ask of precise facial recognition. The mais objective of this dissertation was to ptoposed some mehtods that have been proposed recently for 3D face recognition and to propose a neu method that combines 3DLBP and HAOG features. Experimental results obtained on the EURECOM 3D face database show that when 3DLBP and HAOG features are combineted the results can be better than they are used alone. We Have also proposed a method that increase the facial recognition performance when the faces present partial obstructions, by utilizing a symetric filling approach

Made available in DSpace on 2014-11-10T11:09:53Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-07-25Bitstream added on 2014-11-10T11:57:47Z : No. of bitstreams: 1 000791000.pdf: 7598781 bytes, checksum: 66f0c47f429a53d9dbf9b945d1aca7b9 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A presente disserta c~ao e um estudo do m etodo Fisherface Fuzzy e das funções de pertinência fuzzy para o reconhecimento de faces. O tradicional método Fisherface e constituído de duas técnicas de reduçãao de dimensionalidade de dados: Análise de Componentes Principais (PCA) e Análise de Discriminante Linear (LDA). O método e relativamente insensível a diversos fatores que atuam sobre as imagens, como variação na iluminação e diferentes expressões faciais. A fim de superar esses fatores e melhorar as taxas de reconhecimento do método Fisherface, e incorporado ao seu algoritmo graus de pertinência fuzzy, que são calculados a partir da técnica de k-vizinhos mais próximos (KNN), dando origem ao método Fisherface Fuzzy. O objetivo deste trabalho e avaliar o desempenho desses dois métodos e propor a utilização de uma nova função de pertinência para o método Fisherface Fuzzy. Os testes são realizados em duas bases de imagens faciais: Yale e ORL / This dissertation is a study of the Fuzzy Fisherface method and fuzzy membership functions for recognizing faces. The traditional Fisherface method consists of two techniques of data dimensionality reduction: Principal Components Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA). The method is relatively insensitive to many factors that in uence the images, such as variation in illumination and different facial expressions. In order to overcome these factors and improve recognition rates of the Fisherface method, fuzzy membership degrees are embedded in your algorithm, and they are which are calculated from the technique of k-nearest neighbors (KNN) to give the Fuzzy Fisherface method. The objective of this study is to evaluate the performance of these two methods and propose the use of a new membership function for the Fuzzy Fisherface method. The tests are conducted on two bases of facial images: Yale and ORL

O presente estudo teve por objetivo investigar se o reconhecimento de faces ocorre prioritariamente por processamento analítico ou holístico nos hemisférios cerebrais em homens e mulheres por meio do estudo do espectro de frequência espacial. Para isso, no Experimento I, 40 voluntários (20 mulheres) realizaram duas sessões. Em cada uma delas foram memorizadas 14 faces para uma tarefa de reconhecimento. Nesta, cada face foi apresentada por 300 ms, e em uma das sessões as imagens foram apresentadas somente no hemicampo visual direito, e noutra só no hemicampo visual esquerdo por meio de uma adaptação do método do campo visual dividido. A tarefa dos participantes foi assinalar o grau de confiabilidade de sua resposta (confidence rating method) ao discriminar as faces memorizadas de outras inéditas. Os estímulos da tarefa de reconhecimento foram apresentados em três condições: (1) em frequências espaciais altas, FEAs, (2) em frequências espaciais baixas, FEBs, e (3) sem filtragem, SFE. As frequências de respostas aos graus de confiabilidade permitiram calcular as curvas ROC e os parâmetros Az e da da Teoria de Deteção de Sinal. Por meio destes, foi comparado o desempenho do reconhecimento facial nas diferentes faixas do espectro espacial. De maneira complementar, foi realizado uma ANOVA para testar a diferença dos tempos de resposta no reconhecimento entre as filtragens. Não foi evidenciada especialização hemisférica no reconhecimento de faces com filtragem espacial. Mas homens, de modo tênue, perceberam melhor faces em FEBs e mulheres em FEAs. Para verificar se este resultado não se deu em função da apresentação lateralizada, foi realizado o Experimento II, nos moldes de uma sessão experimental do Experimento I, mas com apresentação central. Vinte voluntários (10 mulheres) participaram do experimento. Novamente, homens e mulheres foram mais sensíveis às faces em FEBs e FEAs, respectivamente. Deste modo, conclui-se que homens utilizam mais recursos holísticos e mulheres, por sua vez, operações analíticas. Os resultados dão bases para a não ocorrência de especialização hemisférica de frequencias espaciais no reconhecimento de faces em longos tempos de exposições. A diferença de sexo observada e nos atenta para a necessidade de controle amostral por sexo em pesquisas da área. / This study aimed to investigate whether face recognition occurs primarily by analytic or holistic processing in the cerebral hemispheres of men and women through the study of the spatial frequency spectrum. Therefore, in Experiment I, 40 volunteers (20 women) performed two sessions. In each of, 14 faces were memorized for a recognition task and each face was presented for 300 ms. Images were presented only in the right visual hemifield in a session, and in another only in the left visual hemifield by means of an adaptation of the method of divided visual field. The participants task was to assign the reliability of their response (confidence rating method) to discriminate the study faces from distractors. The recognition task stimuli were presented in three conditions: (1) at high spatial frequencies, FEAs, (2) at low spatial frequencies, FEBs, and (3) unfiltered, SFE. The frequencies of responses to the degree of reliability used to calculate ROC curves and parameters Az and da of the Signal Detection Theory compared the performance of face recognition in different bands of the spectrum. In a complementary way, an ANOVA was conducted to test response times differences in the recognition between filtering. There was no evidence of hemispheric specialization in face recognition with spatial filtering. But men had better performance in recognizing faces in FEBs and women faces in FEAs. To verify that this result was not in function of lateralized presentation, Experiment II was conducted, along the lines of an experimental session of Experiment I, but with central presentation. Twenty volunteers (10 women) participated in the experiment. Again, men and women were more sensitive to faces in FEBs and FEAs, respectively. Thus it follows that men use holistic resources and women analytical operations. The results provide no basis for the occurrence of hemispheric specialization of spatial frequencies in face recognition over long exposure times. The sex difference observed brings us to the need for control sample by sex in spatial frequency research.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1973.pdf: 2279550 bytes, checksum: d1faff5394d480a23ef7c9a9c0ebdc08 (MD5) Previous issue date: 2008-08-13 / Universidade Federal de Minas Gerais / The present work consists in the use of the combination of neocognitron networks for the face recognition tasks integrating a system of face recognition, categorized as holistic method, by the fact of to approach all the face in the extration of the characteristics of the input image. The use of the face as biometric attribute in the recognition of individuous has grown mainly to its characteristic that dispense their cooperation for analysis. The great challenges in the area of face recognition are about the application in non-controlled environments in which the variation of illumination and pose can decrease the performance of the system. In order to work the challenges (variation of illumination and distortion in the patterns) it was used frontals images of CMU-PIE (University Carnegie Mellon - Pose, Illumination and Expression) database using the advantage of illumination and expression variations. The neural network model applied in the work is the neocognitron network that is capable to recognize patterns without its capacity of recognition been affected by deformations, changes in the size or position, of the input pattern. With the goal of to get the structure more adjusted of the neocognitron for the face recognition task, inside of a set of structures, it was analyzed some structures of neocognitron network with one output class and with different images resolutions. The best result corresponds to a recognition rate of 78% for a set with 30 classes with thirty and six patterns each one in the recognition phase. To improve the results it was applied combination of classifiers using: Decision Templates and the Modified Decision Templates method developed in this work. The performance of the classifiers was analyzed through the error estimation using the hold-out method and the Kappa coefficient. The final results pointed that the combination of classifiers applied to this model did not result in significant improvements due the inherent characteristics of the applied model. / O presente trabalho consiste na utilização da combinação de redes neocognitron na tarefa de reconhecimento facial integrando um sistema de reconhecimento facial, categorizado como método holístico, pelo fato de abordar a face como um todo na extração das características da imagem de entrada.A utilização da face como atributo biométrico no reco-nhecimento de indivíduos tem crescido principalmente devido a sua característica de não necessitar da cooperação do indivíduo para análise. Os grandes desafios na área de reco-nhecimento facial trata de sua aplicação em ambientes não-controlados em que a variação de iluminação e pose podem degradar o desempenho do sistema. A fim de trabalhar os desafios (variação de iluminação e distorção nos padrões) utilizou-se imagens frontais da base CMU-PIE (Carnegie Mellon University - Pose, Illumination and Expression) aproveitando sua característica de variação da iluminação e expressão. O modelo neural aplicado ao trabalho é a rede neocognitron que é capaz de reconhecer padrões sem que sua capacidade de reco-nhecimento seja afetada por deformações, mudanças no tamanho ou posição do padrão de entrada. Com o objetivo de obter a estrutura da rede neocognitron mais adequada à tarefa de reconhecimento facial, dentro de um conjunto de estruturas, foram analisadas algumas estruturas de rede neocognitron com uma saída e com diferentes resoluções de imagens. O melhor resultado obtido consiste na taxa de reconhecimento de 78% para um conjunto com 30 classes com trinta e seis padrões cada na fase de reconhecimento. Para a melhoria dos resultados aplicou-se a combinação de classificadores utilizando: Decision Templates e o método Decision Templates Modificado desenvolvido neste trabalho. O desempenho dos classificadores foi analisado através da estimação de erro pelo método hold-out e pelo coeficiente Kappa. Os resultados finais apontaram que a combinação de classificadores, aplicados a este modelo não resultou em melhoras significativas devido às características inerentes ao modelo aplicado.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissARB.pdf: 2917601 bytes, checksum: 2550cfec255ecfa8a17d449f488cf2b7 (MD5) Previous issue date: 2001-09-27 / Financiadora de Estudos e Projetos / In this dissertation it is presented a face recognition system based in the neocognitron (NEOPC). This system is divided into three major stages: (a) pré-processing: which normalizes the facial samples utilized in the neural network architectures; (b) Neural Network for Detection of Control Points (NNDCP): which obtains the control points to be used in the non supervised training structure of the neocognitron and (c) Neural Network for the Facial Recognition (NNFR), which carried out the recognition of face samples.The main characteristic of NEOPC is the use of control points for the extraction of patterns strategically located, such as eyes, noses and lips, used on non supervised training of the NNFR. The tests of the NEOPC were carried out, considering facial samples having variations of angles and expressions, and different amounts of classes and samples to the training and recognition stages. For the attainment of the results, a base of images released by the University of Cambridge and three bases of images developed as part of this work. In order to compare the several results obtained with the four bases of images investigated in this dissertation we present in all of them relevant information, such as, the thresholds used for the excitation of neurons, rightness and error rates. The results shows that the NEOPC performance increases with the number of samples used for the training, until an optimal point, and then decreases. It is explained by the increase of the cell numbers with the features from new samples, difficulty the recognition. / Nesta dissertação de mestrado é apresentado um sistema de reconhecimento facial baseado no neocognitron (NEOPC). Este sistema é dividido em três importantes etapas: (a) pré-processamento: que normaliza as amostras faciais utilizadas nas arquiteturas de redes neurais, (b) Rede Neural para Detecção dos Pontos de Controle (RNDPC): que obtém os pontos de controles que são adicionados na estrutura de treinamento nãosupervisionado do neocognitron e (c) Rede Neural para o conhecimento Facial (RNRF): que realiza o reconhecimento das amostras faciais. A principal característica da NEOPC é a utilização dos pontos de controle para a extração de fatores localizados em posições estratégicas, tais como olhos, nariz e lábios, utilizados no treinamento não-supervisionado da RNRF. Foram realizados os testes, da NEOPC, considerando amostras faciais com variações de ângulos e expressões, e diferentes quantidades de classes e amostras para a fase de treinamento e reconhecimento. Foram utilizadas, para a obtenção dos resultados, uma base de imagens disponibilizada pela Universidade de Cambridge e três bases de imagens desenvolvidas como parte deste trabalho. Para comparar os vários resultados obtidos com as quatro bases de imagens utilizadas nesta dissertação, foram apresentados, em todas a bases, informações relevantes, tais como: os thresholds utilizados para a excitação dos neurônios, a taxa de acerto e a taxa de erro. Os resultados demonstraram que o desempenho do NEOPC aumenta com a quantidade de amostras utilizadas para o treinamento, até um ponto ótimo, e posteriormente passa a decrescer. Isso significa que novos atributos de novas amostras aumentam o número de planos celulares dificultando o reconhecimento.