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

• Main Author: Daniel Gomes Ribeiro
• Other Authors: Joaquim Teixeira de Assis
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade do Estado do Rio de Janeiro 2011
• Subjects: Região periorbital; Biometria; SIFT; Matriz de Covariância; Estatística; Periorbital area; Biometrics; Covariance matrix; Statistics; PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS)
• Online Access: http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2851

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.