ANÁLISE DE MÉTODOS DE DETECÇÃO E RECONHECIMENTO DE FACES UTILIZANDO VISÃO COMPUTACIONAL E ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA
Colloquium Exactarum
ANÁLISE DE MÉTODOS DE DETECÇÃO E RECONHECIMENTO DE FACES UTILIZANDO VISÃO COMPUTACIONAL E ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA
Autor Correspondente: Leandro Luiz Almeida | [email protected]
Palavras-chave: Detecção facial, reconhecimento de face, visão computacional, aprendizado de máquina
Resumos Cadastrados
Resumo Português:
O avanço da tecnologia das últimas décadas tem proporcionado muitas facilidades para a humanidade em várias aplicações, e a tecnologia de reconhecimento facial é uma delas. Existem vários problemas a serem resolvidos para se realizar o reconhecimento de faces a partir de imagens digitais, como variação de iluminação do ambiente, mudança das características físicas do rosto e resolução das imagens utilizadas. Este trabalho buscou realizar uma análise comparativa entre alguns dos métodos de detecção e reconhecimento facial, assim como o tempo de execução dos mesmos. Foram utilizados os algoritmos de reconhecimento facial Eigenface, Fisherface e LBPH em conjunto com o algoritmo de detecção facial Haar Cascade, todos da biblioteca OpenCV. Também foi explorado o uso de uma rede neural CNN para reconhecimento facial em conjunto com o algoritmo de detecção facial HOG, estes da biblioteca Dlib. O trabalho almejou, além de analisar os algoritmos com relação a taxas de acertos, fatores como grau de confiabilidade e tempo de execução tambéO avanço da tecnologia das últimas décadas tem proporcionado muitas facilidades para a humanidade em várias aplicações, e a tecnologia de reconhecimento facial é uma delas. Existem vários problemas a serem resolvidos para se realizar o reconhecimento de faces a partir de imagens digitais, como variação de iluminação do ambiente, mudança das características físicas do rosto e resolução das imagens utilizadas. Este trabalho buscou realizar uma análise comparativa entre alguns dos métodos de detecção e reconhecimento facial, assim como o tempo de execução dos mesmos. Foram utilizados os algoritmos de reconhecimento facial Eigenface, Fisherface e LBPH em conjunto com o algoritmo de detecção facial Haar Cascade, todos da biblioteca OpenCV. Também foi explorado o uso de uma rede neural CNN para reconhecimento facial em conjunto com o algoritmo de detecção facial HOG, estes da biblioteca Dlib. O trabalho almejou, além de analisar os algoritmos com relação a taxas de acertos, fatores como grau de confiabilidade e tempo de execução também foram considerados. m foram considerados.
Resumo Inglês:
The advancement in technology in recent decades has provided many facilities for humanity in various applications, and facial recognition technology is one of them. There are several problemsto be solved to perform face recognition from digital images, such as varying ambient lighting, changing the face physical characteristics and resolution of the images used. This work aimed to perform a comparative analysis between some of thedetection and facial recognition methods, as well as their execution time. We use the Eigenface, Fisherface and LBPH facial recognition algorithms in conjunction with the Haar Cascade facedetection algorithm, all from the OpenCV library. We also explored the use of CNN neural network for facial recognition in conjunction with the HOG facial detection algorithm, these from the Dlib library. The work aimed, besides analyzing the algorithms in relation to hit rates, factors such as reliability and execution time were also considered.
