Tese
Comparação entre algoritmo genético, rede neural artificial e análise de componentes principais no reconhecimento de faces
Registro en:
Autor
Arruda, Benedito Alencar de
Institución
Resumen
The face recognition has been shown to be an important technique in automatic
identification of persons. It is a biometric image coding characterized by exploring selfsimilarity
present in digital images and whose computational effort is significant and
has required dedication of researchers in order to increasingly enhance the efficiency of
the process. This thesis was presented the state of the art face recognition systems citing
different forms of applications and work done by some researchers. It was also shown
the methodology used by the classifiers Genetic Algorithm (GA), Artificial Neural
Network (ANN) and Principal Component Analysis (PCA). The aim of this study was
to test these classifiers for face recognition by analyzing the percentage of accuracy and
processing time. The reason to use the GA is that the PCA, traditionally used in such
cases, is very slow and the high computational cost, making it impractical in some
applications, especially when the database is large images. In tests performed in this
study were used the databases of two human photography files, the Olivetti Research
Laboratory database today faces the British University of Cambridge (ORL) and Face
Recognition Data, University of Essex, UK (UK). The accuracy rate obtained with GA,
ANN and PCA were higher than those obtained by the studies reviewed. Doutor em Ciências O reconhecimento de face tem-se mostrado uma técnica importante na
identificação automática de pessoas. Ela é uma técnica biométrica de codificação de
imagens caracterizada por explorar a auto-similaridade presente nas imagens digitais e
cujo esforço computacional é considerável e tem exigido dos pesquisadores muita
dedicação no sentido de cada vez mais aumentar a eficiência do processo. Nesta tese foi
apresentado o estado da arte de sistemas de reconhecimento de faces citando-se
diferentes formas de aplicações e trabalhos realizados por alguns pesquisadores. Foi
mostrada também a metodologia empregada pelos classificadores Algoritmo Genético
(AG), Rede Neural Artificial (RNA) e Análise de Componentes Principais (PCA). O
objetivo deste trabalho foi realizar teste com esses classificadores para o
reconhecimento de faces, analisando o percentual de acerto e o tempo de
processamento. A razão de utilizar o AG é que a PCA, tradicionalmente empregada
nesses casos, é muito lenta e de custo computacional elevado, tornando inviável em
algumas aplicações, notadamente quando o banco de imagens é grande. Nos testes
realizados neste trabalho foram utilizadas as bases de dados de dois arquivos de
fotografia humana, a da Olivetti Research Laboratory, hoje base de dados de faces da
Universidade Britânica de Cambridge (ORL) e a Face Recognition Data da
Universidade de Essex, Reino Unido (UK). A taxa de acerto obtida utilizando AG,
RNA e PCA foi maior do que aquelas obtidas pelos trabalhos pesquisados.