Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. / Made available in DSpace on 2012-10-20T15:29:52Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Esta tese propõe uma nova metodologia de reconhecimento de faces humanas. Diferente dos tradicionais métodos que empregam imagens bidimensionais e níveis de cinza, o paradigma aqui proposto utiliza a forma geométrica da face como parâmetro de avaliação e autenticação. Destacam-se como vantagens desta técnica o melhor desempenho principalmente frente aos problemas de iluminação e posicionamento espacial. Este trabalho engloba duas áreas de conhecimento distintas. A primeira, abordando aspectos da extração da forma tridimensional da face humana e a segunda o reconhecimento facial. A metodologia de extração da geometria baseia-se no método de Perfilometria de Fourier para obter a forma geométrica das faces. A metodologia de reconhecimento de faces divide-se em duas abordagens distintas: A primeira delas do tipo algorítmica, por Raciocínio Baseado em Casos - RBC empregando da distância de Hamming como medidor da similitude entre duas formas de faces e a segunda do tipo conexionista, baseando-se no emprego de Redes Neurais Artificiais #RNA do tipo Funções de Base Radiais - FBR, para a classificação das faces. O modelo de reconhecimento adotado nesta tese é o da verificação, onde o indivíduo se apresenta previamente e ao sistema é atribuída à tarefa de verificação da veracidade da identidade alegada. A inspiração biológica está totalmente presente neste trabalho, em primeiro lugar porque os seres humanos, no processo de reconhecimento de seus semelhantes, utilizam se das faces humanas e a forma da face é uma das grandezas identificadoras.Em segundo lugar porque as metodologias de reconhecimento inspiradas em Redes Neurais Artificiais são inerentemente paradigmas biológicos. Finalmente empregando uma grande base de faces humanas tridimensionais, são mostrados os resultados da aplicação dos paradigmas de verificação desenvolvidos, comparando-se os resultados obtidos através de uma análise detalhada.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/85115 |
| Date | January 2003 |
| Creators | Zimmermann, Antonio Carlos |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Barreto, Jorge Muniz, Gonçalves Junior, Armando Albertazzi |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 199 f.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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