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Comparação de técnicas de reconhecimento facial para identificação de presença em um ambiente real e semicontrolado (2017)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: PRADO, KELVIN SALTON DO - EACH
  • Unidades: EACH
  • Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; PERCEPÇÃO DA FACE
  • Language: Português
  • Abstract: O reconhecimento facial é uma tarefa que os seres humanos realizam naturalmente todos os dias e praticamente sem esforço nenhum. Porém para uma máquina este processo não é tão simples. Com o aumento do poder computacional das máquinas atuais criou-se um grande interesse no processamento de imagens e vídeos digitais, com aplicações nas mais diversas áreas de conhecimento. Este trabalho objetiva a comparação de técnicas de reconhecimento facial, já conhecidas na literatura, com o intuito de identificar qual técnica possui melhor desempenho em um ambiente real e semicontrolado. Secundariamente avalia-se a possibilidade da utilização de uma ou mais técnicas de reconhecimento facial para identificar automaticamente a presença de alunos em uma sala de aula de artes marciais, utilizando imagens das câmeras de vigilância instaladas no recinto, levando em consideração aspectos importantes, tais como: imagens com pouca nitidez, luminosidade não ideal, movimentação constante dos alunos e o fato das câmeras estarem em um ângulo fixo. Este trabalho está relacionado às áreas de Processamento de Imagens e Reconhecimento de Padrões, e integra a linha de pesquisa de "Monitoramento de Presença" do projeto "Ensino e Monitoramento de Atividades Físicas via Técnicas de Inteligência Artificial" (Processo 2014.1.923.86.4, publicado no DOE 125(45), em 10/03/2015), projeto este executado em conjunto da Universidade de São Paulo, Faculdade Campo Limpo Paulista e Academia Central Kungfu-Wushu... (Continua)(Continuação) Com os experimentos realizados e apresentados neste trabalho foi possível concluir que, dentre os métodos de reconhecimento facial utilizados, o método Local Binary Patterns teve o melhor desempenho no ambiente proposto. Por outro lado, o método Eigenfaces teve o pior desempenho de acordo com os experimentos realizados. Além disso, foi possível concluir também que não é viável a realização da detecção de presença automática de forma confiável no ambiente proposto, pois a taxa de reconhecimento facial foi relativamente baixa, se comparada a outros trabalhos do estado da arte, trabalhos estes que usam de ambientes de testes mais amigáveis, mas ao mesmo tempo menos comumente encontrados em nosso dia-a-dia. Acredita-se que foi possível alcançar os objetivos propostos pelo trabalho e que o mesmo possa contribuir para o estado da arte atual na área de visão computacional, mais precisamente no âmbito do reconhecimento facial. Ao final são sugeridos alguns trabalhos futuros que podem ser utilizados como ponto de partida para a continuação desta pesquisa ou até mesmo de novas pesquisas relacionadas a este tema
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 14.11.2017

  • How to cite
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    • ABNT

      PRADO, Kelvin Salton do; ROMAN, Norton Trevisan. Comparação de técnicas de reconhecimento facial para identificação de presença em um ambiente real e semicontrolado. 2017.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2017. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07012018-222531/ >.
    • APA

      Prado, K. S. do, & Roman, N. T. (2017). Comparação de técnicas de reconhecimento facial para identificação de presença em um ambiente real e semicontrolado. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07012018-222531/
    • NLM

      Prado KS do, Roman NT. Comparação de técnicas de reconhecimento facial para identificação de presença em um ambiente real e semicontrolado [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07012018-222531/
    • Vancouver

      Prado KS do, Roman NT. Comparação de técnicas de reconhecimento facial para identificação de presença em um ambiente real e semicontrolado [Internet]. 2017 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-07012018-222531/

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