Conclusões

A pesquisa em reconhecimento de faces ainda continua com muitos desafios em aberto. Um deles é o de reconhecimento a partir de seqüências de vídeo com pessoas agindo naturalmente em ambientes sem controle de iluminação. Um dos problemas mais importantes para abordar-se esse desafio é o de redução de dimensionalidade. Neste trabalho, foram estudadas várias técnicas de reconhecimento de padrões que se associam a reconhecimento de faces. O enfoque foi dado a métodos de redução de dimensionalidade, principalmente em se tratando de seleção de características. Esses estudos culminaram na realização de testes práticos com algumas técnicas de redução de dimensionalidade, bem como na elaboração de novas estratégias para efetuar seleção de características. Também foi proposto (juntamente com outro estudante do grupo de pesquisa) um esquema de reconhecimento de pessoas a partir de seqüências de vídeo utilizando somente regiões características das faces (olhos nariz e boca). Mas como o cerne desta dissertação é o estudo de técnicas de seleção de características e suas aplicações em reconhecimento de faces, a realização de testes com seqüências de vídeo ficou como trabalho futuro. Porém, a implementação de técnicas eficientes que possibilitam a realização de classificação em seqüências de vídeo já foi efetuada. Pode-se notar que foram efetuadas várias contribuições pontuais no decorrer do desenvolvimento desse projeto de pesquisa. Deve-se ressaltar que a principal contribuição foi a elaboração de uma nova função critério para seleção de características com um método eficiente de busca. Essa função critério se baseia em uma distância nebulosa que foi proposta recentemente. O método de busca utilizado também é bastante recente. Os resultados experimentais obtidos mostraram que a abordagem proposta tem bom potencial para algumas aplicações. Devido à complexidade do problema de reconhecimento de pessoas a partir de seqüên-cias de vídeo perante a atual tecnologia, é de se esperar que ainda haja muito trabalho a ser feito. No desenvolvimento desta dissertação, alguns pequenos passos para a elaboração de métodos de redução de dimensionalidade (principalmente seleção de características) foram dados, mas restaram várias tarefas a serem desenvolvidas futuramente. Dentre elas, de imediato podemos citar as seguintes:

• utilizar mais protótipos no processo de fuzzyficação dos conjuntos para o método de seleção de características utilizando a distância nebulosa baseada em tolerância (seção 3.4);
• para o mesmo problema, realizar testes com outras funções de fuzzyficação;
• localizar (ou criar) uma base de seqüências de imagens de pessoas em movimento para efetuar testes com os algoritmos envolvidos no projeto ilustrado na seção 5.4;
• testar diversos algoritmos superclassificadores nesse mesmo projeto;
• investigar formas de extrair informações obtidas exclusivamente a partir do movimento de faces;
• utilizar os novos métodos de busca para seleção de características propostos pelo grupo responsável pela publicação dos métodos SFSM e ASFSM [Kittler et al., 2001];
• fazer uma comparação de desempenho entre LDA e PCA com seleção de características.

Essas são apenas algumas propostas, mas muitas outras podem surgir após a leitura deste texto. Recomendamos que as novas idéias implementadas sejam comparadas com os outros métodos já existentes utilizando as mesmas bases de dados. Pode-se notar que os métodos propostos aqui não foram comparados com todos seus similares existentes, o que abre mais uma possibilidade de continuação deste trabalho. Conforme mencionado anteriormente, foi proposto um esquema de reconhecimento de pessoas a partir de seqüências de vídeo. Dentro desse contexto, este trabalho concentra-se na parte de seleção de características. As outras partes daquele esquema podem ser desenvolvidas e integradas futuramente por outros pesquisadores.