Identificação de faces humanas através de PCA-LDA e redes neurais SOM / Identification of human faces based on PCA - LDA and SOM neural networks

AUTOR(ES)

Anderson Rodrigo dos Santos

DATA DE PUBLICAÇÃO

2005

RESUMO

O uso de dados biométricos da face para verificação automática de identidade é um dos maiores desafios em sistemas de controle de acesso seguro. O processo é extremamente complexo e influenciado por muitos fatores relacionados à forma, posição, iluminação, rotação, translação, disfarce e oclusão de características faciais. Hoje existem muitas técnicas para se reconhecer uma face. Esse trabalho apresenta uma investigação buscando identificar uma face no banco de dados ORL com diferentes grupos de treinamento. É proposto um algoritmo para o reconhecimento de faces baseado na técnica de subespaço LDA (PCA + LDA) utilizando uma rede neural SOM para representar cada classe (face) na etapa de classificação/identificação. Aplicando o método do subespaço LDA busca-se extrair as características mais importantes na identificação das faces previamente conhecidas e presentes no banco de dados, criando um espaço dimensional menor e discriminante com relação ao espaço original. As redes SOM são responsáveis pela memorização das características de cada classe. O algoritmo oferece maior desempenho (taxas de reconhecimento entre 97% e 98%) com relação às adversidades e fontes de erros que prejudicam os métodos de reconhecimento de faces tradicionais.

ASSUNTO(S)

reconhecimento de faces autofaces análise discriminante linear (lda) rede neural pca adaptativo análise de componentes principais (pca) eigenface pca neural networks rede neural de kohonen som neural networks face recognition subespaço lda kohonen neural networks principal component analysis (pca) lda sub-space linear discriminant analysis (lda) rede neural som

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