Tipo de documento:	Relatório de Pesquisa
Título:	Reconhecimento de Faces utilizando Filtros de Correlação
Autor(a):	Taty Anny Cristine Fonseca de Souza
Orientador(a):	Waldir Sabino da Silva Júnior
Resumo:	Reconhecimento de Padrões é uma área com profunda abrangência. Atualmente, encontramos aplicações que envolvem o reconhecimento de padrões em campos como medicina, economia, processamento de imagens e sinais, dentre outros. Alguns exemplos são: sistemas de detecção e reconhecimento de faces humanas; detectores de objetos e detectores de quinas. Recentemente, vem crescendo o interesse da comunidade científica na detecção/reconhecimento de padrões através de filtros digitais. Os métodos desenvolvidos sob este campo possuem aplicações, principalmente, em telecomunicações e processamento de sinais. Com o advento desses métodos uma nova subárea surgiu. Ela é denominada por Reconhecimento de Padrões por Correlação (CPR). A principal métrica de similaridade utilizada em seus algoritmos e a correlação entre o padrão o qual desejamos detectar/reconhecer e um padrão candidato. Um dos representantes desta subárea, utilizado para o reconhecimento de padrões unidimensionais e bidimensionais é denominado por Class Dependence Feature Analisys (CFA). O CFA, que compreende o estado da arte em CPR, utiliza filtros projetados através da Transformada de Fourier Discreta (DFT) bidimensional e tem sido empregado com sucesso para reconhecimento de faces humanas, detecção de íris e biometria. No caso do CFA, supondo que desejamos reconhecer a face x, a correlação é mensurada por um classificador multi-classe que determina quão próximo a correlação da face x está das faces previamente cadastradas. Neste projeto de pesquisa, iremos investigar qual é o comportamento do método CFA frente a alguns classificadores multi-classe como o SVM multi-classe e construir um sistema completo de reconhecimento de faces. É importante salientar que o acadêmico irá ter contato com o estado da arte da sub-área de Reconhecimento de Padrões por Correlação, além disso, o acadêmico será capaz de implementar algoritmos de média complexidade com ferramentas populares de visão computacional e aprendizado de máquina, como OpenCV e Matlab.
Palavras-chave:	Reconhecimento de Padrões, Filtros de Correção
Área de conhecimento - CNPQ:	ENGENHARIAS
Idioma:	pt_BR
País de publicação:	Brasil
Editor:	Universidade Federal do Amazonas
Sigla da Instituição:	UFAM
Faculdade, Instituto ou Departamento:	Eletrônica e Telecomunicações Faculdade de Tecnologia
Nome do programa:	PROGRAMA PIBIC 2011
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
URI:	http://riu.ufam.edu.br/handle/prefix/2563
Data do documento:	31-jul-2012
Aparece nas coleções:	Relatórios finais de Iniciação Científica - Engenharias

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