Identificação da região periorbital utilizando a técnica SIFT em conjunto com rede neural híbrida


Autoria(s): Daniel Gomes Ribeiro
Contribuinte(s)

Joaquim Teixeira de Assis

Marcelo Portes de Albuquerque

João Flávio Vieira de Vasconcellos

Luiz Biondi Neto

Data(s)

06/05/2011

Resumo

Nesta dissertação, foi utilizada a técnica SIFT (Scale Invariant Feature Transform) para o reconhecimento de imagens da área dos olhos (região periorbital). Foi implementada uma classificação das imagens em subgrupos internos ao banco de dados, utilizando-se das informações estatísticas provenientes dos padrões invariantes produzidos pela técnica SIFT. Procedeu-se a uma busca categorizada pelo banco de dados, ao invés da procura de um determinado padrão apresentado, através da comparação deste com cada padrão presente no banco de dados. A tais padrões foi aplicada uma abordagem estatística, através da geração da matriz de covariâncias dos padrões gerados, sendo esta utilizada para a categorização, tendo por base uma rede neural híbrida. A rede neural classifica e categoriza o banco de dados de imagens, criando uma topologia de busca. Foram obtidos resultados corretos de classificação de 76,3% pela rede neural híbrida, sendo que um algoritmo auxiliar determina uma hierarquia de busca, onde, ocorrendo uma errônea classificação, a busca segue em grupos de pesquisas mais prováveis.

Formato

PDF

Identificador

http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2851

Idioma(s)

pt

Publicador

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ

Direitos

Liberar o conteúdo dos arquivos para acesso público

Palavras-Chave #PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS) #Região periorbital #Biometria #SIFT #Matriz de Covariância #Estatística #Periorbital area #Biometrics #SIFT #Covariance matrix #Statistics
Tipo

Eletronic Thesis or Dissertation

Tese ou Dissertação Eletrônica