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Segmentação de faces em imagens no infravermelho térmico

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O objectivo desta dissertação é desenvolver um método para a segmentação automática de faces em imagens capturadas no infravermelho térmico, permitindo uma ampla gama de rotações da face e expressões. A motivação por trás desse esforço é de possibilitar um melhor desempenho dos métodos de reconhecimento de faces em imagens no infravermelho térmico. Ao longo desta dissertação são discutidos oito abordagens diferentes e a comparação dos seus desempenhos com outros três métodos publicados anteriormente. As abordagens propostas são baseadas em modelos estatísticos das intensidades dos pixéis e a aplicação de contornos activos, contudo outras operações de processamento de imagem são realizadas. Estudamos também o desempenho de três abordagens de fusão sob diferentes regras (votação por maioria, operador lógico AND e OR). As experiências foram realizadas num total de 893 imagens de teste de 4 bases de dados públicas disponíveis. Os resultados obtidos melhoram os resultados dos métodos existentes até 31:2% para a primeira medida de erro (E1) e até 39:0% para a segunda medida (E2), dependendo do método e da base de dados. Quanto ao tempo computacional, as nossas propostas podem melhorar até 75:4% quando comparadas com as outras propostas.

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Keywords

Segmentação de imagens Segmentação de face Imagens térmicas Segmentação da pele Biometria Imagens - Reconhecimento facial Imagens - Segmentação facial - Infravermelho térmico

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