Abstrato

AVALIAÇÃO DE MÉTODOS DE RECONHECIMENTO FACE

Sushma Jaiswal, Dr.

O reconhecimento facial é um exemplo de reconhecimento avançado de objetos. O processo é influenciado por diversos fatores como a forma, a refletância, a pose, a oclusão e a iluminação que o tornam ainda mais difícil. Hoje são muitas as técnicas conhecidas para tentar reconhecer um rosto. Apresentamos ao leitor uma investigação sobre os pontos fortes e fracos individuais das técnicas mais comuns, incluindo métodos baseados em características, autofaces baseadas em PCA, fisherfaces baseadas em LDA, ICA, métodos baseados em wavelets de Gabor, redes neuronais e modelos ocultos de Markov. Os sistemas híbridos tentam combinar os pontos fortes e suprimir os pontos fracos das diferentes técnicas, seja de forma paralela ou serial. Hoje são muitas as técnicas conhecidas para tentar reconhecer um rosto. Experiências feitas com implementações de diferentes métodos mostraram que estes possuem pontos fortes e fracos individuais. Os sistemas híbridos tentam combinar os pontos fortes e suprimir os pontos fracos das diferentes técnicas, seja de forma paralela ou serial. O objetivo do artigo é avaliar as diferentes técnicas e considerar diferentes combinações das mesmas. Aqui, comparamos ou avaliamos o reconhecimento facial baseado em modelos e em geometria, e também fornecemos métodos abrangentes de reconhecimento facial baseados em investigação.