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Roteiro<br />Motivação<br />Objetivos<br />Fundamentação teórica<br />Análise de Componentes Principais<br />Morfologia Ma...
Motivação<br />Substituição das senhas tradicionais;<br />Controle de acesso<br />Quarto de Hospitais<br />Condomínios Res...
Objetivos<br />Desenvolver um sistema de reconhecimento pela biometria da face usando:<br />Análise de Componentes Princip...
Fundamentação teórica<br />Análise de Componentes Principais<br />Morfologia Matemática<br />
Análise de Componentes Principais<br />Visa identificar a base mais significante para re-expressar um conjunto de dados.<b...
Análise de Componentes Principais<br />Motivação:  Um sistema massa+mola<br />Objetivo:  Determinar que a dinâmica do movi...
Em um instante de tempo, a câmera A grava uma posição           da massa<br />Cada câmera contribui para uma projeção em 2...
Análise de Componentes Principais<br />Há outra base, que seja uma combinação linear da base original, que melhor re-expre...
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Morfologia Matemática<br />Operações básicas:<br />Dilatação:<br />Imagem original<br />Imagem dilatada<br />
Morfologia Matemática	<br />Operações básicas:<br />Erosão<br />Imagem original<br />Imagem erodida<br />
Morfologia Matemática	<br />Operações básicas:	<br />Abertura<br />Imagem resultante após a aplicação de abertura<br />Ima...
Morfologia Matemática<br />Espectro de Padrões<br />O Espectro de Padrões obtém o histograma da distribuição dos tamanhos ...
Morfologia Matemática<br />Espectro de Padrões – Algoritmo:<br />fori = 2:(iteracoes + 1)<br />imAbertura = nOpenning(imOr...
Morfologia Matemática<br />Espectro de Padrões – Exemplo:<br />
Morfologia Matemática<br />Espectro de Padrões – Exemplo:<br />
Reconhecimento de faces<br /><ul><li>Reconhecimento
Identificação
Categorização</li></ul>Reconhecimento<br />Descrição<br />Resposta<br />Face<br />Padrão<br />
Reconhecimento de faces<br />Imagem de teste<br />Subconjunto de imagens da base de treinamento<br />
Reconhecimento de faces<br />Usando Morfologia Matemática<br />
Reconhecimento de faces<br />Erro ocorrido na 1ª bateria de testes:<br />Reconhecimento por Morfologia Matemática<br />Saí...
Reconhecimento de faces<br />Usando Análise de Componentes Principais<br />
Resultados<br />Testes realizados com imagens de faces pertencentes a 10 pessoas distintas<br />
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Reconhecimento de faces usando Análise de Componentes Principais e Morfologia Matemática

  1. 1. Reconhecimento de faces usando Análise de Componentes Principais e Morfologia Matemática<br />Aluno: Gilliano Menezes<br />Orientador: Wellington Santos<br />Co-Orientador: George Darmiton, UFPE<br />
  2. 2. Roteiro<br />Motivação<br />Objetivos<br />Fundamentação teórica<br />Análise de Componentes Principais<br />Morfologia Matemática<br />Reconhecimento de faces<br />Resultados <br />Conclusões<br />
  3. 3. Motivação<br />Substituição das senhas tradicionais;<br />Controle de acesso<br />Quarto de Hospitais<br />Condomínios Residenciais<br />Identificação e rastreamento de pessoas<br />Detecção de tentativas de fraudes bancárias<br />Verificação de identidade<br />
  4. 4. Objetivos<br />Desenvolver um sistema de reconhecimento pela biometria da face usando:<br />Análise de Componentes Principais<br />Morfologia Matemática<br />Comparar eficácia das duas técnicas para o reconhecimento<br />
  5. 5. Fundamentação teórica<br />Análise de Componentes Principais<br />Morfologia Matemática<br />
  6. 6. Análise de Componentes Principais<br />Visa identificar a base mais significante para re-expressar um conjunto de dados.<br />É usado para identificar padrões nos dados, visando expressar os mesmos de modo a salientar as similaridades e diferenças existentes. <br />Evidencia os componentes mais relevantes para o reconhecimento de faces.<br />
  7. 7. Análise de Componentes Principais<br />Motivação: Um sistema massa+mola<br />Objetivo: Determinar que a dinâmica do movimento está ao longo do eixo x!<br />
  8. 8. Em um instante de tempo, a câmera A grava uma posição da massa<br />Cada câmera contribui para uma projeção em 2 dimensões da posição da massa no vetor <br />Análise de Componentes Principais<br />
  9. 9. Análise de Componentes Principais<br />Há outra base, que seja uma combinação linear da base original, que melhor re-expresse nosso conjunto de dados?<br />P é uma matriz que transforma X em Y.<br />As linhas de P, , são o conjunto dos novos vetores base que expressam as colunas de X.<br />
  10. 10. Análise de Componentes Principais<br />Os vetores da linha nesta transformação se tornarão os componentes principais de X.<br />
  11. 11. Fundamentação teórica<br />Análise de Componentes Principais<br />Morfologia Matemática<br />
  12. 12. Morfologia Matemática<br />Ferramenta que se concentra nas estruturas geométricas da imagem para extração de componentes que são úteis para representação e descrição da forma de uma região.<br />Operações matemáticas são aplicadas para intensificar aspectos das formas tal que eles possam ser reconhecidos.<br />
  13. 13. Morfologia Matemática<br />Operações básicas:<br />Dilatação:<br />Imagem original<br />Imagem dilatada<br />
  14. 14. Morfologia Matemática <br />Operações básicas:<br />Erosão<br />Imagem original<br />Imagem erodida<br />
  15. 15. Morfologia Matemática <br />Operações básicas: <br />Abertura<br />Imagem resultante após a aplicação de abertura<br />Imagem original<br />
  16. 16. Morfologia Matemática<br />Espectro de Padrões<br />O Espectro de Padrões obtém o histograma da distribuição dos tamanhos dos vários objetos que compõem a imagem;<br />Os parâmetros obtidos a partir deste espectro permitem desenvolver uma análise quantitativa do conteúdo da imagem;<br />Cada imagem possui um Espectro de Padrões distinto; <br />Imagens semelhantes possuem Espectros de Padrões semelhantes.<br />
  17. 17. Morfologia Matemática<br />Espectro de Padrões – Algoritmo:<br />fori = 2:(iteracoes + 1)<br />imAbertura = nOpenning(imOriginal, elementoEstruturante, i);<br />distrAcumulada(i) = 1 - sum(imAbertura(:))/sum(imOriginal(:));<br />EspectroPadroes(i) = distrAcumulada (i) - distrAcumulada (i-1);<br />end<br />
  18. 18. Morfologia Matemática<br />Espectro de Padrões – Exemplo:<br />
  19. 19. Morfologia Matemática<br />Espectro de Padrões – Exemplo:<br />
  20. 20. Reconhecimento de faces<br /><ul><li>Reconhecimento
  21. 21. Identificação
  22. 22. Categorização</li></ul>Reconhecimento<br />Descrição<br />Resposta<br />Face<br />Padrão<br />
  23. 23. Reconhecimento de faces<br />Imagem de teste<br />Subconjunto de imagens da base de treinamento<br />
  24. 24. Reconhecimento de faces<br />Usando Morfologia Matemática<br />
  25. 25. Reconhecimento de faces<br />Erro ocorrido na 1ª bateria de testes:<br />Reconhecimento por Morfologia Matemática<br />Saída<br />Entrada<br />Imagem de saída<br />Imagem de teste<br />
  26. 26. Reconhecimento de faces<br />Usando Análise de Componentes Principais<br />
  27. 27. Resultados<br />Testes realizados com imagens de faces pertencentes a 10 pessoas distintas<br />
  28. 28. Conclusões<br />Análise de Componentes Principais<br />Alta eficiência para um conjunto de treinamento pequeno;<br />Baixo tempo de processamento requerido;<br />Alta taxa de acerto para um conjunto de treinamento grande.<br />Morfologia Matemática<br />Média eficiência para um conjunto de treinamento pequeno;<br />Alto tempo de processamento requerido;<br />Alta taxa de acerto para um conjunto de treinamento grande;<br />Pode ocorrer falsa aceitação para imagens com aspectos morfológicos semelhantes.<br />
  29. 29. Reconhecimento de faces usando Análise de Componentes Principais e Morfologia Matemática<br />Aluno: Gilliano Menezes<br />Orientador: Wellington Santos<br />Co-Orientador: George Darmiton, UFPE<br />
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