| Summary: | 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.
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