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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorPagliari, Carla Liberal-
dc.contributor.authorFerreira, Fernando Rodrigues Trindade-
dc.date.accessioned2021-05-25T16:33:19Z-
dc.date.available2021-05-25T16:33:19Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://bdex.eb.mil.br/jspui/handle/123456789/9179-
dc.descriptionDissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto Militar de Engenhariapt_BR
dc.description.abstractOs sistemas de reconhecimento de faces permitem diversas aplicações, tais como controle de acesso, identificação biométrica, vigilância, entre outros. No entanto, muitas vezes as imagens/vídeos sofrem distorções devido ao processo de compressão, que pode estar presente nos processos de captura, armazenamento e transmissão das imagens/vídeos das faces. Nesta dissertação, é apresentado um estudo sobre a resiliência dos detectores e reconhecedores faciais perante faces distorcidas por artefatos de compressão. São uti lizados os seguintes padrões de compressão de imagens/vídeos: JPEG, JPEG2000, H.264/AVC e HEVC. O método Viola-Jones é utilizado para a detecção de face. É um método am plamente utilizado para a detecção de objectos em tempo real, incluindo as faces. A fase de treinamento é lento, mas a fase de detecção é muito rápido. Para reconhecimento de faces, são estudados dois algoritmos: o LBP (Local Binary Pattern) e o PCA (Principal Component Analysis). Tais métodos foram selecionados considerando os princípios de funcionamento. O primeiro é uma trans formação linear, enquanto que o segundo é um método desenvolvido para análise de texturas. São utilizadas duas variações existentes do método Viola-Jones, denominadas Face e Upper-Body para a detecção facial, e quatro variações existente do LBP para reconhecimento facial. Este trabalho propõe uma combinação das versões do detector Viola-Jones, Face e Upper-Body, visando mitigar a ocorrência de falsos-positivos. Uma outra pequena contribuição desta dissertação é o uso de sequências de imagens (vídeos), originais e codificadas, além do uso dos tradicionais bancos de faces para a detecção e reconhecimento facial. Os resultados mostram que, para codificação de imagens/vídeos, os melhores resultados para a detecção de faces são obtidos utilizando o detector que combina duas variações do métodos Viola-Jones. Já a taxa de desempenho do LBP em relação ao PCA foi bem maior, uma vez que o LBP é mais robusto às alterações impostas pelos artefatos de codificação, uma vez que efetua a análise de texturas das imagens.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectDetecçãopt_BR
dc.subjectReconhecimentopt_BR
dc.subjectDistorcidaspt_BR
dc.subjectArtefatospt_BR
dc.titleDetecção e reconhecimento de faces distorcidas por artefatos de compressãopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
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