Análise da Influência de Diferentes Condições de Iluminação na Classificação de Faces Humanas em Imagens Digitais

  • Dielly de Oliveira Viana
  • Eanes Torres Pereira

Resumo

Este artigo apresenta uma análise estatística de métodos para classificação de imagens de faces quando submetidas a fortes variações de iluminação. Dois classificadores foram analisados: máquinas de vetores de suporte (SVM - Support Vector Machines) e redes neurais artificiais (RNA). Esses classificadores foram treinados utilizando quatro tipos de características: valores das intensidades dos pixels, histogramas dos valores das intensidades dos pixels, histogramas de padrões binários locais (LBP - Local Binary Patterns) e componentes principais obtidos por análise de componentes principais (PCA - Principal Component Analysis). As características mencionadas foram extraídas globalmente e localmente. A medida F-score dos resultados de classificação foram computadas e avaliadas por análise de variância (ANOVA). A significância estatística dos resultados foi demonstrada utilizando ANOVA o que permitiu a criação de um ranking de valores de F-score.

Publicado
2013-12-31
Como Citar
DE OLIVEIRA VIANA, Dielly; TORRES PEREIRA, Eanes. Análise da Influência de Diferentes Condições de Iluminação na Classificação de Faces Humanas em Imagens Digitais. Revista de Tecnologia da Informação e Comunicação, [S.l.], v. 3, n. 2, p. 9-19, dez. 2013. ISSN 2237-5104. Disponível em: <http://rtic.com.br/index.php/rtic/article/view/38>. Acesso em: 23 jan. 2020.
Seção
Artigos