dc.contributor.author | Hirakuri, Marcelo Hiroshi | |
dc.date.accessioned | 2016-06-02T19:05:18Z | |
dc.date.available | 2004-11-13 | |
dc.date.available | 2016-06-02T19:05:18Z | |
dc.date.issued | 2003-08-27 | |
dc.identifier.citation | HIRAKURI, Marcelo Hiroshi. Aplicação de rede neural neocognitron para reconhecimento de atributos faciais.. 2003. 99 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2003. | por |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/319 | |
dc.description.abstract | This work presents a methodology for predetermined facial attributes recognition preestablished. This work realizes the recognition of facial attributes previously established: right eye, left eye, nose and lip, using an alternative implementation of Neocognitron Neural Network, robust for distortions and shifts on input patterns. The implementation of the neural network (NEOFAR - Neocognitron for Facial Attributes Recognition), consists of two sub-networks: Neural Network for Detecting of Control Points (NNDCP), which is
used for edge detection, line detection, and line end detection, during the training phase;
and Neural Network for Facial Recognition (NNFR), which is used for complex features
manipulation, during the recognition phase. The performance evaluation showed the viability of project for many applications with excellent future perspectives. The performance tests showed rightness taxes over 85%. | eng |
dc.format | application/pdf | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | Reconhecimento de padrões | por |
dc.subject | Redes neurais | por |
dc.subject | Rede neural neocognitron | por |
dc.title | Aplicação de rede neural neocognitron para reconhecimento de atributos faciais. | por |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Saito, José Hiroki | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://genos.cnpq.br:12010/dwlattes/owa/prc_imp_cv_int?f_cod=K4799717Z7 | por |
dc.description.resumo | Este trabalho é relativo à metodologia de reconhecimento de atributos faciais préestabelecidos: olho direito, olho esquerdo, nariz e lábio, utilizando uma implementação alternativa da Rede Neural Neocognitron, robusta a distorções e deslocamentos no padrão de entrada. A implementação da rede neural (NEORAF-Neocognitron para o Reconhecimento de Atributos Faciais), consiste de duas sub-redes: Rede Neural para Detecção de Pontos de Controle (RNDPC), que detecta bordas, linhas e extremidades de linhas nos padrões de entrada, durante o treinamento; e Rede Neural para Reconhecimento Facial (RNRF), que é a rede propriamente usada para o reconhecimento, constituído de camadas para manipulação de fatores complexos. A avaliação de desempenho mostrou a viabilidade do sistema para diversas aplicações com excelentes perspectivas futuras. Os
testes de desempenho apresentaram taxas de acerto acima de 85%. | por |
dc.publisher.country | BR | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.contributor.authorlattes | http://genos.cnpq.br:12010/dwlattes/owa/prc_imp_cv_int?f_cod=K4775418E2 | por |