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Previous issue date: 2009-08-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Human face has a very complex and variable pattern, which makes the face detection
and recognition operations a challenging problem. The scope of these operations is quite
comprehensive, involving mainly security applications, such as authorization for physical and
logical access, people tracking, and real time authentication. In addition to security
applications, face detection and recognition can also be associated with other applications,
such as human-computer interaction and virtual reality.
Several studies of face detection and recognition have been proposed and developed
by researchers, pursuing greater precision and efficiency. Currently there are face detectors
and recognizers with accuracy exceeding 95%. Commercial systems are available as well.
This work presents a study on several face detection and recognition methods. Also
was discussed the possibility of developing a new face detection method using Prediction by
Partial Match (PPM), Entropy and Discrete Cosine Transform (DCT). It is further proposed a
new face recognition method based on DCT. Finally, is proposed an architecture for a face
detection and recognition system in video. To validate the architecture, the proposed system
was implemented using one of the best detectors in the literature and the recognizer produced
in this work.
Several experiments were performed, and both the face detector used as the
recognizer developed were effective, achieving success rates compatible with most current
methods / A face humana possui um padrão bastante complexo e variável, o que torna as
operações de detecção e reconhecimento de face um problema desafiador. O campo de
aplicação dessas operações é bastante abrangente, envolvendo principalmente aplicações de
segurança, como autorização de acesso físico e lógico, rastreamento de pessoas e autenticação
em tempo real. Além de aplicações de segurança, a detecção e o reconhecimento de faces
também pode ser associado a outras aplicações, como interação homem-máquina e realidade
virtual.
Diversos trabalhos de detecção e reconhecimento de face vêm sendo propostos e
desenvolvidos pela comunidade científica, buscando continuamente uma maior precisão e
eficiência. Atualmente já estão disponíveis detectores e reconhecedores de face com precisão
superior a 95%. Sistemas comerciais também já estão disponíveis no mercado.
Este trabalho apresenta um estudo sobre os diversos métodos de detecção e
reconhecimento de face existentes. Também foi analisada a possibilidade de desenvolvimento
de um novo método de detecção de face utilizando Predição por Casamento Parcial
(Prediction by Partial Match, PPM), Entropia e Transformada Cosseno Discreta (Discrete
Cosine Transform, DCT). Propõe-se ainda, um novo método de reconhecimento de face
baseado na DCT. Por fim, apresenta-se a arquitetura de um sistema de detecção e
reconhecimento de face em vídeo. Para validação desta arquitetura, o sistema proposto foi
implementado utilizando um dos melhores detectores encontrados na literatura e o
reconhecedor produzido neste trabalho.
Diversos experimentos foram realizados e tanto o detector de face utilizado, quanto o
reconhecedor desenvolvido mostraram-se eficientes, atingindo taxas de acerto compatíveis
com os métodos mais atuais.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.biblioteca.ufpb.br:tede/6107 |
| Date | 27 August 2009 |
| Creators | Omaia, Derzu |
| Contributors | Batista, Leonardo Vidal |
| Publisher | Universidade Federal da Paraíba, Programa de Pós Graduação em Informática, UFPB, BR, Informática |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB, instname:Universidade Federal da Paraíba, instacron:UFPB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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