Avaliação de classificadores HAAR projetados para detecção de faces
Este trabalho de dissertação apresenta o desenvolvimento de um novo método de avaliação de classificadores Haar para localização de faces em imagens, com a finalidade de auxiliar pesquisadores na escolha do melhor classificador dentre os disponíveis atualmente, assim como oferecer uma nova métrica p...
| Autor principal: | Padilla, Rafael |
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| Outros Autores: | http://lattes.cnpq.br/6621907810234771 |
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Amazonas
2018
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6293 |
| Resumo: |
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Este trabalho de dissertação apresenta o desenvolvimento de um novo método de avaliação de classificadores Haar para localização de faces em imagens, com a finalidade de auxiliar pesquisadores na escolha do melhor classificador dentre os disponíveis atualmente, assim como oferecer uma nova métrica para avaliar futuros classificadores de localização facial. A localização facial, primeira etapa de sistemas biométricos pela face, limita as regiões das faces na imagem de entrada. A localização precisa da face ainda é uma tarefa desafiadora, e possibilita uma segmentação da área da face mais eficaz, aumentando a acurácia no processo de identificação e reconhecimento de indivíduos. O framework Viola-Jones tem sido amplamente utilizado por pesquisadores para detecção e localização de objetos e faces. Classificadores de detecção facial que utilizam o método Viola-Jones são compartilhados pela comunidade científica e acadêmica. Porém, pouco é discutido sobre a precisão de tais classificadores. Com a aplicação de 10 classificadores em dois bancos de faces distintas entre si (FEI e Yale), uma análise foi realizada e um novo método de avaliação foi proposto. Neste método uma nova métrica foi desenvolvida, levando em consideração scores dados a 22 pontos faciais. Os resultados obtidos mostraram-se mais precisos que a única metodologia de avaliação de classificadores de face Haar presente até o momento. |