Descrição do Problema

Em [Campos et al., 2000c], fizemos um estudo comparando o desempenho de quatro estratégias de seleção de características, das quais duas são baseados em busca automática. O problema abordado foi a discriminação entre classes de padrões obtidos a partir de descritores de Fourier. Esses descritores foram obtidos a partir de um método proposto em [Campos et al., 2000a] para discriminação de imagens contendo faces ``versus'' imagens não contendo faces de uma forma rápida. Tal método de discriminação é constituído pelos seguintes passos:

• obtenção do mapa de bordas horizontais binário da imagem através do Laplaciano da Gaussiana unidimensional vertical [Gonzalez and Woods, 1992];
• formação de um sinal unidimensional a partir de uma ``varredura'' vertical do mapa de bordas obtido, semelhante à formação dos espaços de características da abordagem de PCA para reconhecimento de faces, descrita na seção 3.2.2.
• obtenção de 30 descritores de Fourier [Gonzalez and Woods, 1992,Cesar-Jr, 1997] desse sinal unidimensional.

O principal objetivo desse sistema de discriminação faces $\times$ não faces é possibilitar a criação de um método de detecção de faces através de sua aplicação em janelas que varrem a imagem. A arquitetura desse processo está ilustrada na figura 5.5. Esse processo foi realizado em 219 imagens de faces e em 219 imagens de outros objetos (não-faces). Desse total, $2/3$ foi utilizado para treinar um classificador de mínima distância ao protótipo, e o restante para testá-lo. Como o objetivo de nossa pesquisa não engloba detecção de faces, detalharemos apenas as partes referentes à seleção de características e classificação envolvidas nesse projeto. O leitor interessado no método de extração de características proposto pode consultar [Campos et al., 2000a,Campos et al., 2000c] (em anexo).

.6sibgrapi_esquema.ps Esquema do sistema de discriminação faces $\times$ não-faces.