RICONOSCIMENTO FACCIALE GLOBALE 2D E 3D
Tecniche efficienti per il riconoscimento dei volti con convalida incrociata in Matlab
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La ricerca qui presentata si sviluppa nell'ambito dei sistemi di riconoscimento automatico delle immagini facciali. Questo consiste nell'elaborazione di immagini di volti di persone utilizzando metodi statistici e matematici di estrazione di caratteristiche e classificazione di immagini, per scoprire se un individuo è in una certa classe, e infine trovare la sua identità. L'elaborazione automatica di un volto è complicata, perché ci sono diversi fattori che la influenzano, come la posizione del volto, l'espressione, l'età, la razza, il tipo di illuminazione, il rumore e oggetti come occhi...
La ricerca qui presentata si sviluppa nell'ambito dei sistemi di riconoscimento automatico delle immagini facciali. Questo consiste nell'elaborazione di immagini di volti di persone utilizzando metodi statistici e matematici di estrazione di caratteristiche e classificazione di immagini, per scoprire se un individuo è in una certa classe, e infine trovare la sua identità. L'elaborazione automatica di un volto è complicata, perché ci sono diversi fattori che la influenzano, come la posizione del volto, l'espressione, l'età, la razza, il tipo di illuminazione, il rumore e oggetti come occhiali, cappello, barba e altri. L'elaborazione è fatta globalmente, dove l'intera faccia viene elaborata. È noto che l'elaborazione globale delle immagini è più veloce, più pratica e più affidabile di quella basata sulle caratteristiche. Inoltre, è noto che elaborare immagini in tre dimensioni è più realistico e coerente che in due dimensioni. L'obiettivo principale della tesi proposta è stato quello di sviluppare una tecnica di riconoscimento facciale efficiente con caratteristiche globali e immagini tridimensionali. A questo scopo, sono stati selezionati gli algoritmi più efficienti
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