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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
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:
Título: RECONHECIMENTO FACIAL EM VÍDEO COM UMA AMOSTRA POR PESSOA UTILIZANDO STACKED SUPERVISED AUTO-ENCODER Autor: PEDRO JUAN SOTO VEGA
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.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |