Representação Esparsa e Modelo de Esparsidade Conjunta no Reconhecimento de Faces
Nome: FERNANDO KENTARO INABA
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 11/06/2012
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| EVANDRO OTTONI TEATINI SALLES | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
|---|---|
| ALLAN DE MEDEIROS MARTINS | Examinador Externo |
| EVANDRO OTTONI TEATINI SALLES | Orientador |
| KLAUS FABIAN COCO | Examinador Interno |
Resumo: 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.
