dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
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dc.contributor.advisor |
Seara, Rui |
pt_BR |
dc.contributor.author |
Costa, Guilherme Holsbach |
pt_BR |
dc.date.accessioned |
2012-10-21T00:07:42Z |
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dc.date.available |
2012-10-21T00:07:42Z |
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dc.date.issued |
2003 |
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dc.date.submitted |
2003 |
pt_BR |
dc.identifier.other |
192677 |
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dc.identifier.uri |
http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/85842 |
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dc.description |
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. |
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dc.description.abstract |
No presente trabalho, é desenvolvido um estudo comparativo entre duas técnicas de detecção facial baseadas em projeções vetoriais: Autofaces e Antifaces. O método de Autofaces tem sido significativamente estudado nos últimos anos, enquanto o de Antifaces é ainda considerado o estado-da-arte para a detecção de objetos. Ambos os métodos são descritos de forma detalhada e, para o método de Antifaces, é proposto um procedimento que permite obter os detectores subótimos. Ambos os métodos são avaliados em condições idênticas de teste. Tais avaliações consideram detecções de características faciais, de objetos tridimensionais e de uma face específica, vista de um ângulo frontal. Finalmente, é feita uma análise de sensibilidade dos métodos ao ruído branco Gaussiano aditivo, a distorções no foco e a alterações na cena em que se apresenta o objeto de interesse. Através dos resultados obtidos, é possível constatar que, no método de Antifaces, os critérios para a determinação de algumas variáveis de projeto não estão ainda bem estabelecidos. Além disso, esse método apresenta alta seletividade durante o processo de detecção. O método de Autofaces possui maior capacidade de generalização e menor sensibilidade à adição de ruído, distorções no foco e alterações na cena. |
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dc.format.extent |
xi, 84 f.| il., tabs. |
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dc.language.iso |
por |
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dc.publisher |
Florianópolis, SC |
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dc.subject.classification |
Engenharia eletrica |
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dc.subject.classification |
Processamento de sinais |
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dc.subject.classification |
Detecção de sinais |
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dc.subject.classification |
Processamento de imagens - |
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dc.subject.classification |
Tecnicas digitais |
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dc.subject.classification |
Reconhecimento de padrOes |
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dc.title |
Detecção facial: autofaces versus antifaces |
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dc.type |
Dissertação (Mestrado) |
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