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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