Contribuições

Além de uma revisão bibliográfica de alguns métodos de reconhecimento de padrões e de faces, na busca por novos métodos eficientes de reconhecimento de faces, estudamos vários algoritmos e implementamos e testamos alguns métodos. Também criamos alguns algoritmos novos. Como resultado, apresentamos as seguintes contribuições:

• Realizamos testes de reconhecimento de pessoas utilizando imagens dos olhos e imagens englobando toda a face. Comparamos os resultados e concluimos que, quando o conjunto de treinamento é pequeno, a taxa de acerto do classificador é maior com a utilização de imagens englobando somente a região dos olhos (vide seção 5.1 e o artigo [Campos et al., 2000d]).
• Visando a avaliar dois algoritmos de busca para seleção de características, realizamos testes utilizando uma base de dados criada com a finalidade de treinar um discriminador de faces e não faces. Comparamos o algoritmo de busca com métodos tradicionais de seleção de características: seleção das $m$ primeiras características e seleção das $m$ maiores características ($m < N$, sendo $N$ o conjunto de todas as características disponíveis). Detalhes sobre esse trabalho estão na seção 5.2.1 e no artigo [Campos et al., 2000c].
• Visando a realizar seleção de características considerando conjuntos com distribuição desconhecida e com fronteiras imprecisas, propusemos uma nova função critério. Tal função avalia conjuntos de características utilizando uma medida de distância entre conjuntos nebulosos. Foram realizados testes associando-se essa função a um algoritmo de busca para seleção de características em dados sintéticos. Essa abordagem e sua avaliação estão descritas na seção 3.4 e no artigo [Campos et al., 2001].
• A função critério citada no item anterior foi definida para problemas contendo apenas duas classes. Nos propusemos uma versão dessa função para $c$ classes ($c > 2$). Realizamos testes exaustivos com essa função critério em comparação com outras funções para seleção de características. O problema abordado foi o reconhecimento de pessoas a partir de imagens da região dos olhos. Esses experimentos encontram-se relatados na seção 5.3 e parte dos resultados serão publicados em [Campos and Cesar-Jr, 2001].
• Propusemos um novo esquema para reconhecimento de faces a partir de seqüências de vídeo. Trata-se da associação de um método eficiente de detecção e rastreamento de pontos faciais característicos com métodos de normalização, extração de características, combinação de padrões com seleção de características e multiclassificação. Maiores detalhes encontram-se na seção 5.4 e no artigo [Campos et al., 2000b].

Outras contribuições que não se relacionam diretamente com o tema de pesquisa desta dissertação também foram obtidas e encontram-se em anexo.