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:

Nomeordem decrescente Papel
Evandro Ottoni Teatini Salles Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente 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.

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