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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.mackenzie.br:tede/3584 |
| Date | 16 February 2018 |
| Creators | Bertacchi, Marcello Guariento |
| Contributors | Silveira, Ismar Frango, Silva, Luciano, Marques, Fátima de Lourdes dos Santos Nunes |
| Publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie, Engenharia Elétrica, UPM, Brasil, Faculdade de Computação e Informática (FCI) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie, instname:Universidade Presbiteriana Mackenzie, instacron:MACKENZIE |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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