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Reconhecimento de Faces

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Reconhecimento de Faces Percep o Computacional e Reconhecimento de Padr es Allan J. Souza, Armando Gon alves, Eduardo Matos, Filipe Calegario, Jo o Gabriel ... – PowerPoint PPT presentation

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Title: Reconhecimento de Faces


1
Reconhecimento de Faces
  • Percepção Computacional e Reconhecimento de
    Padrões

Allan J. Souza, Armando Gonçalves, Eduardo Matos,
Filipe Calegario, João Gabriel Monteiro, João
Paulo Oliveira ajss, agsj, ejvm, fcac, jggxm,
jpso_at_cin.ufpe.br
2
Roteiro
  • Etapas
  • Aquisição das Imagens
  • Pré-processamento
  • Extração das Características
  • Classificação e Verificação
  • Experimentos
  • Resultados

3
Aquisição das Imagens
4
Pré-processamento
  • Correções
  • Iluminação
  • Resolução
  • Escala de cinza
  • Separação em treinamento e teste (5 posições x 4
    fotos)
  • 5 fotos de cada posição para treinamento
  • 15 restantes para teste
  • Resize
  • Tamanho normal 120 x 90
  • Tamanho aproximado de um ícone 32 x 24
  • Tamanho pequeno 12 x 9

5
Extração das Características
  • Eigenfaces
  • Extraído do PCA (Principal Component Analysis)
  • Limitado pela quantidade de exemplos de treino
  • Pelo menos N-1 auto-vetores diferentes de 0
  • Menor que a dimesionalidade das fotos
  • Subtração da média
  • Matriz de covariância (S) T . Tt
  • Exemplo
  • 300 imagens 100 x 100
  • S 300 x 300
  • Melhor que 10000 x 10000
  • Velocidade e eficiência

6
Extração das Características
  • Eigenfaces 1
  • Auto-vetores de maior auto-valor
  • Base de projeção para os elementos de teste
  • Novo elemento de teste
  • Subtraído da média (conjunto de treino)
  • Projetado no espaço de faces (auto-vetores)
  • Classificação...

7
Curiosidade...
Média das Imagens 90 x 90
Média das Imagens 32 x 24
8
(No Transcript)
9
Classificação e verificação
  • k-NN 2
  • k - vizinhos mais próximos
  • Medida de Distância
  • Euclidiana normalizada
  • Verificação
  • Imagem rotulada
  • Negar ou aceitar o rótulo

10
Experimentos
  • Testes Exaustivos
  • Tamanho da imagem
  • 120x90 32x24 12x9
  • Número de dimensões depois do Eigenfaces
  • Melhor resultado para cada um dos tamanhos
  • O número de vizinhos do k-NN
  • k-NN com peso ou sem peso
  • Treinamento 15 e teste 5

11
Resultados
  • k vizinhos mais próximos
  • 1-NN e, portanto sem peso

Tamanho das Imagens Melhor dimensão do PCA Taxa de acerto
120 x 90 17 89.8958333
32 x 24 19 90,625
12 x 9 20 91.9791666
Melhor resultado das variações testadas
12
Resultados
  • Repetição dos melhores resultados com o conjunto
    de treino com 15 fotos e o de teste com 5

Tamanho das Imagens Dimensão do PCA Taxa de acerto
120 x 90 17 96.25
32 x 24 19 97.1875
12 x 9 20 97.1875
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Referências
  • 1 Wikipedia, The Free Encyclopedia. Eigenface.
    Disponível em lthttp//en.wikipedia.org/wiki/Eigen
    facegt. Acesso em Dez 2008.
  • 2 Wikipedia, The Free Encyclopedia. k-nearest
    neighbor algorithm . Disponível em
    lthttp//en.wikipedia.org/wiki /K-nearest_neighbor_
    algorithmgt. Acesso em Dez 2008.

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Reconhecimento de Faces
  • Percepção Computacional e Reconhecimento de
    Padrões

Allan J. Souza, Armando Gonçalves, Eduardo Matos,
Filipe Calegario, João Gabriel Monteiro, João
Paulo Oliveira ajss, agsj, ejvm, fcac, jggxm,
jpso_at_cin.ufpe.br
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