Post on 07-Apr-2016
ReconhecimentReconhecimento de Faceso 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
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 Imagens90 x 90
Média das Imagens32 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
ExperimentosTestes 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 1-NN e, portanto sem peso
Tamanho das Imagens
Melhor dimensão do
PCATaxa 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 97.1875%
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.
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