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Trabalhos Relacionados                             Quantização de imagens para                              aplicação CBI...
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Metodologia
Resultados                        Média de Acertos                          92,70%             92,30% 93,00% 92,00% 91,00%...
Resultados                 Variação Máxima dos Resultados                                         11,70% 12,00% 10,00%    ...
Resultados 100,00%  90,00%  80,00%  70,00%  60,00%                                                      Média  50,00%     ...
Conclusões   A 2ª abordagem apresentou os melhores    resultados (vetor de 7 posições)   O histograma do esboço não é um...
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Comparação de Técnicas de Reconhecimento Facial Utilizando Histogramas de Cores Quantizadas pelo Misturograma

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Trabalho apresentado no congresso: VIII Workshop de Visão Computacional, Goiânia-GO, 2012.
(WVC'2012)

Artigo: http://www.swge.inf.br/anais/wvc/PDF/97986.PDF

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Comparação de Técnicas de Reconhecimento Facial Utilizando Histogramas de Cores Quantizadas pelo Misturograma

  1. 1. VIII Workshop de Visão Computacional (WVC’2012)Comparação de Técnicas de ReconhecimentoFacial Utilizando Histogramas de CoresQuantizadas pelo Misturograma Autores: João Paulo Brognoni Casati Prof. Dr. Evandro Luis Linhari Rodrigues Afiliação: Universidade de São Paulo Escola de Engenharia de São Carlos Departamento de Engenharia Elétrica Goiânia, 30 de maio de 2012
  2. 2. Sumário Introdução  Misturograma  Objetivos  Trabalhos Relacionados Metodologia Resultados Conclusões
  3. 3. Introdução Reconhecimento Facial  Identificar e/ou classificar indivíduos por meio de informações da face  Nestetrabalho: utiliza-se das informações de cores de imagens faciais Algumas Aplicações  Sistemas de Segurança  Robótica  Entretenimento
  4. 4. Introdução CBIR (content-based image retrieval)  Recuperação de imagens por meio de seu conteúdo  Extraçãode características de imagens com métodos computacionais Quantizadores de Cores  Representação da imagem em menos cores  Diminuição do espaço ocupado em memória
  5. 5. Misturograma Metodologia de quantização de cores em imagens digitais Baseado na arte: mistura de cores em camadas Espaço de cores RGB Reduz o número de cores para 8:  Preto, azul, verde, ciano, vermelho, magenta, amarelo e branco
  6. 6. Misturograma Imagem quantizada pelo misturograma: Esboço da Face:
  7. 7. Objetivos Utilizar histograma de cores quantizadas em um sistema CBIR de reconhecimento facial Fazer a comparação entre 3 diferentes abordagens Minimizar a dimensão do vetor de características Descritor adicional em outros sistemas CBIR
  8. 8. Trabalhos Relacionados  Quantização de imagens para aplicação CBIR (2005)  Segmentação de pele em(SEVERINO JR & GONZAGA) imagens faciais (2006)  Geração do esboço da face (2006)  Utilização do esboço para (SILVA & GONZAGA) aplicação de reconhecimento de retrato falado (2009)
  9. 9. Metodologia Comparação entre 3 diferentes abordagens: 1 – Utilização das 8 cores resultantes da quantização, desenvolvida por Severino Jr. & Gonzaga (2005) 2 – Utilização de 7 cores resultantes 3 – Utilização das 8 cores + esboço da imagem Vetor de características: Histograma de Cores Banco de Faces Utilizado: AR Face Database
  10. 10. Metodologia São utilizadas imagens de 119 indivíduos distintos:  65 homens  54 mulheres  Quatro classes de imagens do banco AR:
  11. 11. Metodologia Para cada abordagem:  Uma das classes é armazenada no banco e as outras são apresentadas como entrada Processamento:  Redimensionamento: 25%  Resultante: 124x144 pixels  Quantização e extração do esboço Medida de similaridade: distância euclidiana
  12. 12. Metodologia
  13. 13. Resultados Média de Acertos 92,70% 92,30% 93,00% 92,00% 91,00% 90,00% 1ª Abr. (8) 88,10% 2ª Abr. (7) 89,00% 3ª Abr. (10) 88,00% 87,00% 86,00% 85,00% 1ª Abr. (8) 2ª Abr. (7) 3ª Abr. (10)
  14. 14. Resultados Variação Máxima dos Resultados 11,70% 12,00% 10,00% 8,40% 8,00% 6,70% 1ª Abr. (8) 6,00% 2ª Abr. (7) 3ª Abr. (10) 4,00% 2,00% 0,00% 1ª Abr. (8) 2ª Abr. (7) 3ª Abr. (10)
  15. 15. Resultados 100,00% 90,00% 80,00% 70,00% 60,00% Média 50,00% Variação max. 40,00% 30,00% 20,00% 10,00% 0,00% 1ª Abr. (8) 2ª Abr. (7) 3ª Abr. (10)
  16. 16. Conclusões A 2ª abordagem apresentou os melhores resultados (vetor de 7 posições) O histograma do esboço não é um bom descritor de faces As cores quantizadas pelo misturograma podem ser descritores eficientes de imagens faciais Trabalhos futuros:  Classificação das faces por meio das cores quantizadas
  17. 17. VIII Workshop de Visão Computacional Obrigado!

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