[pt] O Reconhecimento Facial é o processo de identificação de uma pessoa a
partir da imagem de sua face. Na forma mais usual, o processo de identificação
consiste em extrair informações dessa imagem e compará-las com informações
relativas a outras imagens armazenadas numa base de dados e por fim indicar na
saída a imagem da base mais similar à imagem de entrada. O desempenho desse
processo está diretamente ligado à qualidade das imagens, tanto das que estão
armazenadas na base de dados, quanto da imagem do indivíduo cuja identidade
está sendo determinada. Por isso, convém que a qualidade das imagens faciais seja
avaliada antes que estas sejam submetidas ao procedimento de reconhecimento.
A maioria dos métodos apresentados até o momento na literatura baseia-se em um
conjunto de critérios, cada um voltado a um atributo isolado da imagem. A
qualidade da imagem é considerada adequada se aprovada por todos os critérios
individualmente. Desconsidera-se, portanto, o efeito cumulativo de diversos
fatores que afetam a qualidade das imagens e, por conseguinte, o desempenho do
reconhecimento facial. Essa monografia propõe uma metodologia para o projeto
de métricas de qualidade de imagens faciais que expressem num único índice o
efeito combinado de diversos fatores que afetam o reconhecimento. Tal índice é
dado por uma função de um conjunto de atributos extraídos diretamente da
imagem. O presente estudo analisa experimentalmente uma função linear e uma
rede neural do tipo back-propagation como alternativas para a estimativa de
qualidade a partir dos atributos. Experimentos conduzidos sobre a base de dados
IMM para o algoritmo de reconhecimento baseado em padrões binários locais
comprovam a o bom desempenho da metodologia. / [en] Face Recognition is the process of identifying people based on facial
images. In its most usual form the identification procedure consists of extracting
information from an input face image and comparing them to the records of other
face images stored in a face data base, and finally indicating the most similar one
to the input image. The performance of this process is directly dependent on the
input image quality, as well as on the images in the data base. Thus, it is important
that the quality of a face image is tested before it is given to the recognition
procedure, either as a input image or as a new record in the face database. Most
methods proposed thus far based on a set of criteria, each one devoted to an
isolated attribute. The image quality is considered adequate if approved by all
criteria individually. Thus, the cumulative effect of different factors affecting the
image quality is no regarded. This dissertation proposes a methodology for the
design of quality metrics of facial images that Express in a single scalar the
combined effect of multiple factors affecting the quality. Such score is given by a
function of attributes extracted directly from the image. This study investigates a
linear and a non-linear approach for quality assessment. Experiments conducted
upon the IMM face database for a Local Binary Pattern face recognition
algorithm demonstrate the good performance of the proposed methodology.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:22825 |
| Date | 09 April 2014 |
| Creators | JOSÉ LUIZ BUONOMO DE PINHO |
| Contributors | RAUL QUEIROZ FEITOSA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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