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Fusão de Métodos de Reconhecimento Facial através da Otimização por Enxame de Partículas

Giovani ChiachiaBruno Elias PenteadoAparecido Nilceu Marana

De um modo geral, sistemas de reconhecimento facial são baseados em imagens ou seqüências de vídeo obtidas a partir do espectro visível e, portanto, necessitam operar em ambientes onde haja iluminação regular. Contudo, o desempenho de tais sistemas cai significativamente quando há mudanças nesta iluminação. Por outro lado, a leitura da face obtida através de câmeras que operam no espectro de Ondas Longas do Infravermelho é insensível às mudanças de luz e nos fornece o padrão de temperatura da face a ser reconhecida. Tais características sugerem o emprego simultâneo de ambas modalidades, retendo desta maneira os pontos fortes de cada uma. Para combinar resultados entre métodos de reconhecimento independentes é preciso estabelecer, entre outras coisas, a relevância e a sensibilidade de cada um. Neste sentido, o conceito de Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO) é empregado para determinação dos limiares ótimos e da regra de fusão. O objetivo deste trabalho é aferir o desempenho da multibiometria da face resultante de métodos estatísticos estabelecidos, considerando suas correlações e cuja fusão tem seus parâmetros determinados pelo método PSO. Os resultados obtidos atestam a viabilidade das fusões a partir destes conceitos.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wvc/2008/007.pdf

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