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Reconhecimento de faces usando Análise de Componentes Principais e Morfologia Matemática

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

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