Reconhecimento de Faces

Apresentação em tema: "Reconhecimento de Faces"— Transcrição da apresentação:

1 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,

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

3 Aquisição das Imagens

4 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

5 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 x 10000 Velocidade e eficiência

6 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...

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

8

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

10 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

11 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 % 32 x 24 19 90,625% 12 x 9* 20 % * Melhor resultado das variações testadas

12 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 % 12 x 9 20

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

14 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,