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Paulo Sergio de Souza Coelho
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Publicações do PESC

Título
Um Sistema de Reconhecimento de Faces Humanas Usando Processamento de Imagens e Rede Bayesiana
Linha de pesquisa
Computação Gráfica
Tipo de publicação
Dissertação de Mestrado
Número de registro
Data da defesa
11/8/2000
Resumo
PESC: Resumo de Dissertação de MestradoResumo da Tese apresentada à COPPE/UFRJ como parte dos requisitos necessários para a obtenção do grau de Mestre em Ciências (M.Sc.) Um Sistema de Reconhecimento de Faces Humanas Usando Processamento de Imagens e Rede Bayesiana Paulo Sérgio de Souza Coelho Agosto/2000 Orientador: Antonio Alberto Fernandes de Oliveira     Programa: Engenharia de Sistemas e Computação       Este trabalho descreve a implementação de um sistema de detecção de faces humana chamado Ldetec. Este sistema foi desenvolvido usando ferramentas de Processamento de Imagens e uma Rede Bayesiana. A face é modelada como um conjunto de feiçôes faciais com posição definida. Filtros Gaussianos são utilizados para determinação inicial de candidatos a feições faciais. Os candidatos a feições faciais são agrupados em candidatos a face de acordo com o modelo. Este agrupamento baseia-se em características próprias dos candidatos e suas posições/tamanhos usando métricas estatísticas para comparação com dados previamente treinados. Finalmente ,a Rede Bayesiana é usada para estimação de probabilidades de que candidatos sejam efetivamente faces. Os resultados alcançados indicam que o sistema tem potencialidades de detectar faces em diferentes escalas e orientações, com até alguma oclusão parcial.
Abstract
PESC: Master Degree AbstractsAbstract of Thesis presented at COPPE/UFRJ as a partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Science (M.Sc.) A System for Recognizing Human Face Using Image Processing and Bayesian Network Paulo Sérgio de Souza Coelho August/2000 Advisor: Antonio Alberto Fernandes de Oliveira   Department: Systems Engineering and Computer Science       This work describes an human face detectar system called Ldetec. This system was developed using Image Processing tools and a Bayesian Network. The face is modeled as a set of facial feature with defined position. Gaussian Filters are used to determine first facial feature candidates. These candidates was grouped in face candidates in accordance with the face modelo This grouping is based in self features of candidates and its position and gizes using statistical metrics to compare with previous treined data. Finally, the Bayesian Network is used to estimate probabilities of each face candidate be really a face. The results obtained show this system can detect face at different scales, orientations, and even with some partial occlusion.
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