Reconstrução de oclusões parciais em imagens de face visando o reconhecimento biométrico (2018)
- Authors:
- Autor USP: TARGINO, JONAS MENDONÇA - EACH
- Unidade: EACH
- Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; BIOMETRIA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; PERCEPÇÃO DA FACE
- Keywords: Ambiente não controlado; Biometric Systems; Detecção de Oclusão Facial; Facial Occlusion Detection; Facial Recognition; Partially Occluded Face Reconstruction; Reconhecimento Facial; Reconstrução de Face Parcialmente Ocluída; Sistemas Biométricos; Uncontrolled Environment
- Language: Português
- Abstract: Há um crescente incentivo ao uso da tecnologia biométrica para melhorar, e até mesmo substituir os métodos tradicionais de segurança. O campo da Biometria refere-se a uma grande variedade de tecnologias usadas para identicar ou vericar a identidade de uma pessoa por meio da mensuração e análise de vários aspectos físicos e comportamentais do ser humano. Modalidades biométricas são características extraídas do corpo humano, que são únicas para cada indivíduo e que podem ser usadas para estabelecer sua identidade numa população. As principais modalidades biométricas empregadas na literatura são: impressão digital, face, voz, palma da mão e íris. Dentre as modalidades biométricas, a face é a mais comumente vista e usada em nossa vida diária. Em aplicações de mundo real, sistemas de reconhecimento facial, frequentemente, têm que lidar com condições não controladas e não previsíveis, tais como mudança na iluminação, pose, expressão e oclusão, as quais introduzem variações intraclasse e degradam a performance do reconhecimento. Comparada com problemas de pose, iluminação e expressão, o problema relacionado à oclusão é relativamente pouco estudado na área... (Continua)(Continuação) As abordagens empregadas para atacar o problema de reconhecimento facial na presença de oclusões parciais podem ser categorizadas em: i) abordagens baseadas em reconstrução, que formulam o reconhecimento biométrico baseado em imagens de face parcialmente ocluídas como um problema de reconstrução; ii) abordagens baseadas em correspondência local, que extraem características locais da face; iii) abordagens baseadas em características insensíveis, que extraem características da face que são robustas à oclusão. O objetivo desta dissertação é realizar um estudo comparativo detalhado das abordagens baseadas em reconstrução visando reconhecimento biométrico facial na presença de oclusão. As abordagens baseadas em reconstrução foram aplicadas a duas bases de dados (AR e Yale) contendo quatro tipos diferentes de oclusões e avaliadas usando a performance obtida no reconhecimento biométrico. Com base no estudo comparativo realizado, foram propostas três técnicas baseadas em reconstrução, que correspondem a uma modicação e/ou combinação de técnicas já conhecidas na literatura. Os resultados experimentais mostraram que as técnicas propostas alcançaram desempenhos melhores ou similares as técnicas descritas na literatura
- Imprenta:
- Data da defesa: 10.12.2018
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ABNT
TARGINO, Jonas Mendonça. Reconstrução de oclusões parciais em imagens de face visando o reconhecimento biométrico. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-17052019-214316/. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Targino, J. M. (2018). Reconstrução de oclusões parciais em imagens de face visando o reconhecimento biométrico (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-17052019-214316/ -
NLM
Targino JM. Reconstrução de oclusões parciais em imagens de face visando o reconhecimento biométrico [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-17052019-214316/ -
Vancouver
Targino JM. Reconstrução de oclusões parciais em imagens de face visando o reconhecimento biométrico [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-17052019-214316/
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