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Reconhecimento de rostos com invariantes de iluminação

Reecha Sharma

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Paperback / softback
03 July 2024
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Neste livro, foi efectuado um estudo aprofundado das técnicas de reconhecimento facial invariantes à iluminação mais avançadas e foi proposto um método baseado na fusão de duas técnicas diferentes de extração de características para ultrapassar as condições adversas de iluminação. O sistema proposto utiliza a normalização da iluminação baseada no gradiente para remover a superioridade da componente de iluminação. Para obter a representação facial insensível à iluminação, é obtido um rácio entre a amplitude do gradiente e a intensidade da imagem original. As características faciais são extraídas utilizando duas técnicas diferentes de extração de características. O padrão binário local (LBP) é um descritor de textura local muito eficiente, baseado na limiarização dos pixéis numa pequena vizinhança com base no valor do pixel central. O padrão ternário local (LTP) é uma versão modificada do LBP resistente ao ruído. Os vectores de características fornecidos pelas duas técnicas são fundidos ao nível das características. Finalmente, a rede neural artificial é utilizada na fase de classificação para efeitos de reconhecimento.

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Reconhecimento de rostos com invariantes de iluminação

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Description

Neste livro, foi efectuado um estudo aprofundado das técnicas de reconhecimento facial invariantes à iluminação mais avançadas e foi proposto um método baseado na fusão de duas técnicas diferentes de extração de características para ultrapassar as condições adversas de iluminação. O sistema proposto utiliza a normalização da iluminação baseada no gradiente para remover a superioridade da componente de iluminação. Para obter a representação facial insensível à iluminação, é obtido um rácio entre a amplitude do gradiente e a intensidade da imagem original. As características faciais são extraídas utilizando duas técnicas diferentes de extração de características. O padrão binário local (LBP) é um descritor de textura local muito eficiente, baseado na limiarização dos pixéis numa pequena vizinhança com base no valor do pixel central. O padrão ternário local (LTP) é uma versão modificada do LBP resistente ao ruído. Os vectores de características fornecidos pelas duas técnicas são fundidos ao nível das características. Finalmente, a rede neural artificial é utilizada na fase de classificação para efeitos de reconhecimento.

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