Campo Dublin Core | Valor | Língua |
dc.contributor.advisor | Vidal, Flávio de Barros | - |
dc.contributor.author | Nunes, Luís Felipe de Melo | - |
dc.identifier.citation | NUNES, Luís Felipe de Melo. Reconhecimento facial biométrico em nuvens de pontos tridimensionais. 2016. x, 96 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016. | pt_BR |
dc.description | Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2016. | pt_BR |
dc.description.abstract | Recentemente, diversos processos de automação fazem uso de conhecimentos relacionados a visão computacional, utilizando-se das informações digitalizadas que auxiliam na tomada de decisões destes processos. O estudo de informações 3D é um assunto que vem sendo recorrente em comunidades de visão computacional e atividades gráficas. Uma gama de métodos vem sendo propostos visando obter melhores resultados de performance, em termos de acurácia e robustez. Neste trabalho realiza-se um processo de reconhecimento facial de posição frontal em uma base de dados contendo 31 sujeitos, em que cada sujeito apresenta 3 imagens de profundidade e 3 imagens de cor (RGB). As imagens de cor são utilizadas para detecção facial por uso de um Haar Cascade, que permite a extração dos pontos da face da imagem de profundidade formando uma nuvem de pontos tridimensional. Da nuvem de pontos foram extraídas a intensidade normal e a intensidade do índice de curvatura de cada ponto permitindo a formação de uma imagem bidimensional, intitulada de mapa de curvatura, a partir da qual extrai-se histogramas utilizados no processo de reconhecimento facial. A métrica utilizada para validar o desempenho do método trata-se da medida de F-Measure. | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject.keyword | Visão por computador | pt_BR |
dc.subject.keyword | Sistemas de reconhecimento de padrões | pt_BR |
dc.title | Reconhecimento facial biométrico em nuvens de pontos tridimensionais | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2017-05-29T14:41:48Z | - |
dc.date.available | 2017-05-29T14:41:48Z | - |
dc.date.submitted | 2016-12-12 | - |
dc.identifier.uri | http://bdm.unb.br/handle/10483/17070 | - |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
dc.description.abstract1 | Recently, many automation process make use of knowledge related to computer vision, exploiting digital information in form of images or data that assists the decision-making of these process. 3D data recognition is a trend topic in computer vision and graphics tasks community. A large scale of methods had been proposed for 3D applications, expecting a better performance in accuracy and robustness. In this paper a frontal face recognition process was accomplished in a 31 subject database, which presented 3 colorful images (RGB) and 3 depth images for each subject. The colorful images are utilized for face detection by a Haar Cascade algorithm, allowing the extraction of facial points in the depth image and the generation of a tridimensioinal point cloud. The point cloud is used to extract the normal intensity and the curvature index intensity of each point allowing the confection of a bidimensional image, entitled curvature map, of which histograms are extracted to perform the facial recognition task. The validation of the perfomance was fullfiled by the application of a F-Measure. | pt_BR |
Aparece na Coleção: | Engenharia Mecatrônica
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