Descritores SIFT e SURF para reconhecimento de faces usando a transformada Wavelet
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O reconhecimento automático de rostos é uma área de investigação importante na visão por computador, cujo objetivo é reconhecer rostos humanos sem intervenção humana. Desenvolvimentos significativos neste domínio mostraram que, em muitas aplicações de reconhecimento facial, as técnicas automatizadas superam as humanas. O principal problema no reconhecimento de rostos é encontrar um conjunto de caraterísticas para identificar um rosto. Foram propostos muitos algoritmos de extração de caraterísticas, que incluem principalmente três aspectos: caraterísticas geométricas, facia...
O reconhecimento automático de rostos é uma área de investigação importante na visão por computador, cujo objetivo é reconhecer rostos humanos sem intervenção humana. Desenvolvimentos significativos neste domínio mostraram que, em muitas aplicações de reconhecimento facial, as técnicas automatizadas superam as humanas. O principal problema no reconhecimento de rostos é encontrar um conjunto de caraterísticas para identificar um rosto. Foram propostos muitos algoritmos de extração de caraterísticas, que incluem principalmente três aspectos: caraterísticas geométricas, faciais e estatísticas da face. Neste livro, os desempenhos dos algoritmos convencionais SIFT e SURF são testados no reconhecimento de faces. Estes apresentam um desempenho elevado. No entanto, este desempenho pode ser melhorado transformando a entrada num domínio diferente do tempo real. Assim, aplicamos a Transformada Discreta de Wavelet (DWT) ou a Transformada de Wavelet de Gabor (GWT) às imagens de rosto de entrada, o que nos fornece imagens mais densas e claras em comparação com as imagens SIFT ou SURF convencionais. As simulações mostram que as abordagens propostas baseadas em DWT ou GWT utilizando SIFT ou SURF proporcionam um desempenho muito elevado em comparação com os algoritmos convencionais.
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