Artigo Anais I ENECT / UEPB

ANAIS de Evento

ISSN: 2317-0050

ANÁLISE DA INFLUÊNCIA DA ILUMINAÇÃO NA CLASSIFICAÇÃO DE FACES EM IMAGENS DIGITAIS

Palavra-chaves: EXTRAÇÃO DE CARACTERÍSTICAS, VARIAÇÕES DE ILUMINAÇÃO, CLASSIFICAÇÃO DE FACES Comunicação Oral (CO) Ciência da Computação
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Publicado em 13 de novembro de 2012

Resumo

Este artigo apresenta um estudo da influência da iluminação na classificação de faces humanas em imagens digitais. Foram usadas as imagens da base The Yale Face Database B que é composta de 5850 imagens de faces adquiridas sobre condições de iluminação variadas sistematicamente. As seguintes características foram extraídas das imagens: valores dos pixels, histogramas dos valores dos pixels, componentes principais extraídos por meio de PCA e LBP. Essas características foram utilizadas para treinar e testar os seguintes classificadores: máquinas de vetores de suporte e redes neurais artificiais. Além disso, a extração das características foi realizada global e localmente e métodos básicos de combinação de classificadores foram aplicados. Os resultados experimentais comprovaram a superioridade da utilização de redes neurais com características LBP extraídas localmente para a tarefa de classificação de imagens de faces com variações de condições de iluminação.

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