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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.18.2005.tde-21042006-222231
Documento
Autor
Nome completo
Anderson Rodrigo dos Santos
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2005
Orientador
Banca examinadora
Gonzaga, Adilson (Presidente)
Cesar Junior, Roberto Marcondes
Silva, Ivan Nunes da
Título em português
Identificação de faces humanas através de PCA-LDA e redes neurais SOM
Palavras-chave em português
Análise de componentes principais (PCA)
Análise discriminante linear (LDA)
Autofaces
Reconhecimento de faces
Rede neural de Kohonen
Rede neural PCA adaptativo
Rede neural SOM
Subespaço LDA
Resumo em português
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.
Título em inglês
Identification of human faces based on PCA - LDA and SOM neural networks
Palavras-chave em inglês
Eigenface
Face recognition
Kohonen neural networks
LDA sub-space
Linear discriminant analysis (LDA)
PCA neural networks
Principal component analysis (PCA)
SOM neural networks
Resumo em inglês
The use of biometric technique for automatic personal identification is one of the biggest challenges in the security field. The process is complex because it is influenced by many factors related to the form, position, illumination, rotation, translation, disguise and occlusion of face characteristics. Now a days, there are many face recognition techniques. This work presents a methodology for searching a face in the ORL database with some different training sets. The algorithm for face recognition was based on sub-space LDA (PCA + LDA) technique using a SOM neural net to represent each class (face) in the stage of classification/identification. By applying the sub-space LDA method, we extract the most important characteristics in the identification of previously known faces that belong to the database, creating a reduced and more discriminated dimensional space than the original space. The SOM nets are responsible for the memorization of each class characteristic. The algorithm offers great performance (recognition rates between 97% and 98%) considering the adversities and sources of errors inherent to the traditional methods of face recognition.
 
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Anderson_Santos.pdf (6.10 Mbytes)
Data de Publicação
2007-03-28
 
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