Reconhecimento de Faces Percepção Computacional e Reconhecimento de Padrões Allan J. Souza, Armando Gonçalves, Eduardo Matos, Filipe Calegario, João Gabriel Monteiro, João Paulo Oliveira {ajss, agsj, ejvm, fcac, jggxm, jpso}@cin.ufpe.br

Roteiro Etapas Experimentos Resultados Aquisição das Imagens Pré-processamento Extração das Características Classificação e Verificação Experimentos Resultados

Aquisição das Imagens

Pré-processamento Correções Iluminação Resolução Escala de cinza Separação em treinamento e teste (5 posições x 4 fotos) 5 fotos de cada posição para treinamento 15 restantes para teste Resize Tamanho normal 120 x 90 Tamanho aproximado de um ícone 32 x 24 Tamanho pequeno 12 x 9

Extração das Características Eigenfaces Extraído do PCA (Principal Component Analysis) Limitado pela quantidade de exemplos de treino Pelo menos N-1 auto-vetores diferentes de 0 Menor que a dimesionalidade das fotos Subtração da média Matriz de covariância (S): T . Tt Exemplo: 300 imagens 100 x 100 S = 300 x 300 Melhor que 10000 x 10000 Velocidade e eficiência

Extração das Características Eigenfaces [1] Auto-vetores de maior auto-valor Base de projeção para os elementos de teste Novo elemento de teste Subtraído da média (conjunto de treino) Projetado no espaço de faces (auto-vetores) Classificação...

Curiosidade... Média das Imagens 90 x 90 Média das Imagens 32 x 24

Classificação e verificação k-NN [2] k - vizinhos mais próximos Medida de Distância Euclidiana normalizada Verificação Imagem rotulada Negar ou aceitar o rótulo

Experimentos Testes Exaustivos Tamanho da imagem 120x90; 32x24; 12x9 Número de dimensões depois do Eigenfaces Melhor resultado para cada um dos tamanhos O número de vizinhos do k-NN k-NN com peso ou sem peso Treinamento 15 e teste 5

Resultados k vizinhos mais próximos 120 x 90 17 32 x 24 19 12 x 9* 20 1-NN e, portanto sem peso Tamanho das Imagens Melhor dimensão do PCA Taxa de acerto 120 x 90 17 89.8958333% 32 x 24 19 90,625% 12 x 9* 20 91.9791666% * Melhor resultado das variações testadas

Resultados Repetição dos melhores resultados com o conjunto de treino com 15 fotos e o de teste com 5; Tamanho das Imagens Dimensão do PCA Taxa de acerto 120 x 90 17 96.25% 32 x 24 19 97.1875% 12 x 9 20

Referências [1] Wikipedia, The Free Encyclopedia. Eigenface. Disponível em: <http://en.wikipedia.org/wiki/Eigenface>. Acesso em Dez 2008. [2] Wikipedia, The Free Encyclopedia. k-nearest neighbor algorithm . Disponível em: <http://en.wikipedia.org/wiki /K- nearest_neighbor_algorithm>. Acesso em Dez 2008.

Reconhecimento de Faces Percepção Computacional e Reconhecimento de Padrões Allan J. Souza, Armando Gonçalves, Eduardo Matos, Filipe Calegario, João Gabriel Monteiro, João Paulo Oliveira {ajss, agsj, ejvm, fcac, jggxm, jpso}@cin.ufpe.br