Leandro Soriano Marcolino. Moisés Lisboa Rodrigues. Raquel Lara dos Santos

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Diogo di Castro Penha
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1 UmEstudoComparativodeSoluçõesparao ReconhecimentodeFaces Grupo: LeandroSorianoMarcolino MoisésLisboaRodrigues RaquelLaradosSantos VisãoComputacional DCC UFMG ProfessorMárioCampos.1/2008.

2 Objetivo Avaliaralgoritmosdereconhecimentofacial,comparandotaxa deacertosetaxadealarmesfalsos. Soluçõesgratuitas Soluçõescomerciais

3 RevisãoBibliográfica W.Zhao,R.Chellappa,P.J.Phillips,andA.Rosenfeld. Facerecognition:Aliteraturesurvey.ACMComput.Surv., 35(4): ,2003. Classificaosalgoritmosemtrêsgrupos: Holísticos Basedoemcaracterísticas Híbridos

4 RevisãoBibliográfica P.J.Phillips,W.T.Scruggs,A.J.OToole,P.J.Flynn,K.W Bowyer,C.L.Schott,andM.Sharpe.Frvt2006andice2006 large scaleresults.nationalinstituteofstandardsand TechnologyGaithersburg,MD20899,2007. Avaliaçãodesoluçõescomerciaiseprotótiposdetecnologia dereconhecimentofacial.

5 RevisãoBibliográfica P.Campadelli,R.Lanzarotti,andC.Savazzi.Afeaturebased facerecognitionsystem.imageanalysisandprocessing,2003. Proceedings.12thInternationalConferenceon,pages68 73, Sept.2003.

6 RevisãoBibliográfica M.A.TurkandA.P.Pentland.Facerecognitionusing eigenfaces.inproceedingsofieeecomputersociety ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition, pages ,1991. Métodoholístico Projeçãodoespaçodasimagensemumespaçodemenor dimensãodecaracterísticas(eigenfaces). TransformaçãoutilizaPrincipalComponentAnalysis(PCA)

7 RevisãoBibliográfica P.N.Belhumeur,J.Hespanha,andD.J.Kriegman. Eigenfacesvs.fisherfaces:Recognitionusingclassspecific linearprojection.ieeetransactionsonpatternanalysisand MachineIntelligence,19(7): ,1997. Tambéméholístico,masutilizaLinearDiscriminantAnalysis (LDA). ConsideradomaiseficientedoqueoPCAquandoocorrem variaçõesdeiluminaçãoedeexpressãofacial.

RevisãoBibliográfica D.BryliukandV.Starovoitov.ApplicationofRecirculation NeuralNetworkandPrincipalComponentAnalysisforFace Recognition.

8 RevisãoBibliográfica D.BryliukandV.Starovoitov.ApplicationofRecirculation NeuralNetworkandPrincipalComponentAnalysisforFace Recognition.The2ndInternationalConferenceon NeuralNetworksandArtificialIntelligence,pages , Utilizarecirculaçãodaredeneuralemmulti camadasde percepção.

9 Metodologia TheORLDatabaseofFaces.Disponívelem BancoSimplificado: G: Pg: Pn:

10 Metodologia BancoCompleto: G:25pessoascom9imagensdecada,totalizando225 imagens Pg:Asmesmas25pessoaspresentesemG,comuma imagemparacada. Pn:15pessoasnãopresentesemG,comumaimagempara cada.

11 Metodologia MétricasUtilizadas BaseadasnoFRVT2002 Taxadedetecçãoefalsoalarme Taxadeverificaçãoefalsoalarme Taxadeidentificação Limiares Pontuação:queidentificaoquantoaimagemdeteste seaproximadasimagensdeg. Posição:posiçãodarespostacorretanalistade resultados.

12 Metodologia Algoritmosnãocomerciais PCA LDA ImplementaçãodeAlanBrooks,disponívelem

13 Metodologia Verilook

14 Metodologia NeuroFaceDemo

15 Tarefa1 Metodologia Taxadedetecção Taxadealarmefalsodadetecção Seaprimeirapessoadalistaderesultadoséacorretae temumapontuaçãomenorouigualaumlimiar. Seaprimeirapessoadalistaderesultadostemuma pontuaçãomenorouigualaumlimiar.

16 Tarefa1 Resultados NeuroFaceDemo PCAeLDAnoBancoSimplificado Verilook PCAeLDAnoBancoCompleto

17 Tarefa1 Resultados Melhor taxa de detecção dos MelhorresultadoTd/Tfddos algoritmoseacorrespondentetaxa algoritmos defalsadetecção

18 Tarefa2 Metodologia Taxadeverificação Taxadefalsaverificação Seumadas5primeiraspessoasdalistaderesultadosé acorretaetemumapontuaçãomenorouigualaum limiar. Quantaspessoasentreas5primeirasdalistade resultadostemumapontuaçãomenorouigualaum limiar.

19 Tarefa2 Resultados NeuroFaceDemo Verilook PCAeLDAnoBancoSimplificado PCAeLDAnoBancoCompleto

20 Tarefa2 Resultados Melhor taxa de verificação dos MelhorresultadoTv/Tfvdos algoritmoseacorrespondentetaxa algoritmos defalsaverificação

21 Tarefa3 Metodologia Tarefa3:Contagemdasnposições Númerodevezesqueapessoaquecorrespondeàconsulta éreportadaentreasnprimeirasposições

22 Tarefa3 Resultados Melhorepiorcasoparaos algoritmosnatarefa3

23 Conclusão PCAmostrou sesuperioràssoluçõescomerciais LDAmelhorousignificativamentenaprimeiratarefaaose utilizarobancocomváriasimagensporpessoa Bancodedadosnãotestouvariaçõesdeiluminaçãoou expressãofacial Trabalhosfuturospoderiamadquiriralicençadeprogramas comerciaispararealizartestescombancodedadosmaiores emaiscompletos

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