BDBComp
Parceria:
SBC
Combinando Block-Based PCA e Regularizac¸ ~ao de Matrizes de Covari^ancia no Reconhecimento de Faces

Denis H. P. SalvadeoNelson D. A. MascarenhasJander MoreiraAlexandre L. M. LevadaDébora C. Corrêa

Esse artigo apresenta uma abordagem estat´ýstica parareconhecimento de faces denominada RBPCA MaxVer,atrav´es da combinac¸ ~ao de uma etapa de regularizac¸ ~aodas matrizes de covari^ancia das classes, block-basedPCA para extrac¸ ~ao de atributos e classificac¸ ~ao porm´axima verossimilhanc¸a sob hip´otese gaussiana. Tipicamente,o problema de reconhecimento de faces ´emal-condicionado devido a alta dimensionalidade dos dadose ao pequeno n´umero de amostras dispon´ýveis. Om´etodo proposto realiza uma estimac¸ ~ao robusta das matrizesde covari^ancia com a t´ecnica Mixed-LOOC2,evitando o aparecimento de matrices singulares. Experimentoscom duas base de faces conhecidas demonstram aefici^encia da metodologia proposta.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/wvc/2009/006.pdf

Caso o link acima esteja inválido, faça uma busca pelo texto completo na Web: Buscar na Web

Biblioteca Digital Brasileira de Computação - Contato: bdbcomp@lbd.dcc.ufmg.br
     Mantida por:
LBD