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Título: RECONHECIMENTO FACIAL EM VÍDEO COM UMA AMOSTRA POR PESSOA UTILIZANDO STACKED SUPERVISED AUTO-ENCODER
Autor: PEDRO JUAN SOTO VEGA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  RAUL QUEIROZ FEITOSA - ORIENTADOR
PATRICK NIGRI HAPP - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 28102
Catalogação:  23/11/2016 Liberação: 15/12/2016 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28102@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28102@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28102

Resumo:
Esta dissertação propõe e avalia estratégias baseadas nos Stacked Supervised Auto-encoders (SSAE) para representação de imagens faciais em aplicações de vídeo vigilância. O estudo foca na identificação de faces a partir de uma amostra por pessoa na galeria (single sample per person - SSPP). Variações em termos de pose, expressão facial, iluminação e oclusão são abordadas de duas formas. Primeiro, o SSAE extrai atributos das imagens de faces que são robustos contra tais variações. Segundo, exploram-se as múltiplas amostras que podem ser coletadas nas sequências de vídeo de uma pessoa (multiple samples per person probe - MSPPP). Os métodos propostos foram avaliados e comparados usando os bancos de vídeos Honda/UCSD e VIDTIMIT. Adicionalmente, foi estudada a influência de parâmetros relacionados com a arquitetura do SSAE utilizando o banco de imagens estáticas Extended Yale B. Os resultados demonstraram que as estratégias que exploram as MSPPP em combinação com o SSAE podem superar o desempenho de outros métodos SSPP, como os Padrões Binários Locais (LBP), para reconhecimento de faces em vídeos.

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