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Previous issue date: 2012-06-11 / Resumo: O trabalho desenvolvido nesta dissertação propõe
a utilização do modelo de esparsidade conjunta com complemento
de matrizes (JSM-MC) para composição da base
de treino no contexto de reconhecimento de faces utilizando
o classificador baseado em representação esparsa (SRC).
O método proposto visa trabalhar com imagens de faces
em diferentes condições de iluminação e oclusão na base
de teste e treino. Para oclusões nas imagens de teste, um
modelo diferenciado é considerado para abordar o problema.
Uma etapa de pré-processamento nas imagens de faces é
realizada no intuito de reduzir os efeitos das variações de
iluminações presentes nas imagens. Um agrupamento das
imagens de treino é realizado visando um menor tempo de
processamento. Além disso, uma proposta de modificação
no algoritmo SRC é feita de forma a explorar a esparsidade
dos coeficientes de representação esparsa. Ao final, os
resultados são avaliados usando uma base de dados sujeita
a variação de iluminação. Oclusões artificiais são inseridas
a fim de investigar o desempenho do sistema nessas condições.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/9623 |
| Date | 11 June 2012 |
| Creators | INABA, F. K. |
| Contributors | Klaus Fabian Coco, MARTINS, A. M., SALLES, E. O. T. |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFES, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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