Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-05-02T21:51:39Z No. of bitstreams: 2 MARCELLO GUARIENTO BERTACCHI.pdf: 10727812 bytes, checksum: cdcb205e08ced81eddded18a3138a873 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-05-04T15:59:12Z (GMT) No. of bitstreams: 2 MARCELLO GUARIENTO BERTACCHI.pdf: 10727812 bytes, checksum: cdcb205e08ced81eddded18a3138a873 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-04T15:59:12Z (GMT). No. of bitstreams: 2 MARCELLO GUARIENTO BERTACCHI.pdf: 10727812 bytes, checksum: cdcb205e08ced81eddded18a3138a873 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-16 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Initially, facial feature recognition was only used intuitively, which means that one individual recognized another by certain characteristics relevant for their identification. Time passed, and with technological advancement, other methods were created for this purpose. However, the addition of artificial characteristics could have a negative influence in the process of facial recognition. Hence the choice of the cosmetic application field, with the purpose of exploring in more details both the effects in recognition as well as the process of detection of facial makeup. For this purpose, the color model CMYK was chosen due to its satisfactory performance in skin detection. The objective of this work is to emphasize the feasibility of applying the color model CMYK in Computational Vision procedures and Image Analysis, in comparisson to another model widely used, which is the HSV. For the makeup classification process, it was chosen a variant of Artificial Neural Networks known as Neural Network Convolutional, which is based on the visual cortex of cats. First, it was proved the negative influence of makeup in face recognition, through the LBP descriptor. In sequence, six neural networks were trained to detect makeup, achieving an accuracy of 97 percentage points on the eye region, 95 points percent on the face and 80 percentage points on the lips, in CMYK’s model, and 91 percentage points on the eye region, 92 points percent on the face and 73 percentage points on the lips, in HSV’s model. Consequently, CMYK was proven to be a color space that deserves attention in the fields of Makeup and Computer Vision. / Inicialmente, o reconhecimento de características faciais era apenas utilizado de forma intuitiva, ou seja, um indivíduo reconhecia outro por meio de certas características relevantes para uma própria identificação. Com o passar do tempo, e com o avanço tecnológico, outros métodos foram criados para este propósito. Porém, a adição de características artificiais pode influenciar negativamente o processo de reconhecimento facial. Por este motivo, a área de processamento e análise de imagens com aplicação de cosméticos foi escolhida, com o propósito de se explorar com mais detalhes tanto os efeitos no reconhecimento quanto também o processo de detecção de maquiagem na face. Para esta finalidade, o modelo de cor CMYK foi escolhido, devido ao seu desempenho satisfatório na detecção de pele. O objetivo deste trabalho é colocar ênfase na viabilidade da aplicação do modelo de cor CMYK em procedimentos de Visão Computacional e Análise de Imagem, em comparação a outro modelo amplamente utilizado, que é o HSV. Para o processo de classificação de maquiagem foi escolhida uma variante das Rede Neurais Artificiais, conhecida como Rede Neural Convolucional, que se baseia no córtex visual dos gatos. Primeiramente foi comprovada a influência negativa da maquiagem no reconhecimento facial, por meio do descritor LBP. Na sequência, seis redes neurais foram treinadas para detecção de maquiagem, sendo alcançada uma acurácia de 97 pontos percentuais na região dos olhos, 95 pontos percentuais na face inteira e 80 pontos percentuais nos lábios, no modelo de cor CMYK, e 91 pontos percentuais na região dos olhos, 92 pontos percentuais na face inteira e 73 pontos percentuais nos lábios, no modelo de cor HSV. Com isto, comprova-se que o CMYK é um espaço de cor que merece atenção nas áreas de Detecção de Maquiagem e Visão Computacional.