RECONHECIMENTO FACIAL GLOBAL 2D E 3D
Técnicas eficientes para o reconhecimento facial com validação cruzada em Matlab
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A pesquisa aqui apresentada é desenvolvida no âmbito de sistemas de reconhecimento automático de imagem facial. Isto consiste em processar imagens de rostos de pessoas usando métodos estatísticos e matemáticos de extracção de características e classificação de imagens, para descobrir se um indivíduo está numa determinada classe, e finalmente encontrar a sua identidade. O processamento automático de um rosto é complicado, porque existem vários factores que o afectam, tais como a posição do rosto, expressão, idade, raça, tipo de iluminação, ruído e objectos como óculos, c...
A pesquisa aqui apresentada é desenvolvida no âmbito de sistemas de reconhecimento automático de imagem facial. Isto consiste em processar imagens de rostos de pessoas usando métodos estatísticos e matemáticos de extracção de características e classificação de imagens, para descobrir se um indivíduo está numa determinada classe, e finalmente encontrar a sua identidade. O processamento automático de um rosto é complicado, porque existem vários factores que o afectam, tais como a posição do rosto, expressão, idade, raça, tipo de iluminação, ruído e objectos como óculos, chapéu, barba e outros. O processamento é feito globalmente, onde toda a face é processada. Sabe-se que processar imagens globalmente é mais rápido, mais prático e mais confiável do que as imagens baseadas em recursos. Além disso, sabe-se que o processamento de imagens em três dimensões é mais realista e consistente do que em duas dimensões. O principal objetivo da tese proposta foi desenvolver uma técnica eficiente de reconhecimento facial com características globais e imagens tridimensionais. Para este efeito, foram seleccionados os algoritmos mais eficientes
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