Reconhecimento facial com os algoritmos eigenfaces e fisherfaces

• Autor(a) principal: Bissi, Thelry
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
• Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/22158
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS); Reconhecimento facial; Eigenfaces; Componentes principais; Fisherfaces; Threshold

O objetivo deste trabalho é realizar uma investigação sobre o comportamento de algoritmos de reconhecimento facial descritos pela literatura. Foram utilizados dois dos principais algoritmos descritos pela literatura e proposto um conjunto de testes de modo a avaliar o comportamento destes algoritmos a fim de obter resultados que sejam compatíveis com uma possível aplicação de controle de acesso a espaços físicos. As técnicas utilizadas foram o PCA e LDA, que são a base do funcionamento dos algoritmos Eigenfaces e Fisherfaces, respectivamente. Para os treinamentos e testes dos algoritmos, foram utilizados 3 diferentes bases de dados, a citar, YALE Database A , ORL(conhecido também como AT\&T) e Merge(constituido da junção dos dois bancos anteriores). Para análise dos resultados foram construídas matrizes de confusão que auxiliaram na avaliação dos algoritmos diante o número de falsos positivos, dado crítico para ferramentas de controle de acesso. Dos dois algoritmos estudados o que apresentou melhores resultados foi o Fisherfaces, que apresentou uma melhor taxa de acerto e com minimo de falsos positivos.