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  4. Centro de Informática (CI) - Programa de Pós-Graduação em Informática
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorMarinho, Adriano da Silva-
dc.date.accessioned2015-05-14T12:36:38Z-
dc.date.accessioned2018-07-21T00:14:33Z-
dc.date.available2014-06-18-
dc.date.available2018-07-21T00:14:33Z-
dc.date.issued2012-07-30-
dc.identifier.citationMARINHO, Adriano da Silva. Uma nova versão de um sistema de detecção e reconhecimento de face utilizando a Transformada Cosseno Discreta. 2012. 80 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal da Paraí­ba, João Pessoa, 2012.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/tede/6088-
dc.description.abstractReliable identification systems have become key components in many applications that provide services to authenticated users. Since traditional authentication methods (such as using passwords or smartcards) can be manipulated in order to bypass the systems, biometric authentication methods have been receiving more attention in recent years. One of the biometric traits is the face. The problem of recognizing faces in video and photo still is an object of research, since there are many factors that influence the detection and recognition, such as lighting, position of the face, the background image, different facial expressions, etc. One can perform face recognition using Discrete Cosine Transform (DCT). In order to adjust a face recognition system to uncontrolled environments, two improvements for it were developed in this work: a image normalization module with respect to rotation and scale, and a change in the feature extraction module through the insertion of a non-ideal low-pass filter. The system and its modifications were tested on the following face databases: UFPB, ORL, Yale, and VSoft GTAV, developed specially for the job. Tests showed the efficiency of the image normalization module, but the system still is not adequate for every environment.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2015-05-14T12:36:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 2501696 bytes, checksum: a1f65e686060aa68aa5e43dee1e6c0b5 (MD5) Previous issue date: 2012-07-30eng
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dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior-
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal da Paraí­bapor
dc.rightsAcesso abertopor
dc.subjectAutenticação biométricapor
dc.subjectReconhecimento Facialpor
dc.subjectDCTpor
dc.subjectBiometric authenticationeng
dc.subjectFace recognitioneng
dc.subjectDCTeng
dc.titleUma nova versão de um sistema de detecção e reconhecimento de face utilizando a Transformada Cosseno Discretapor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Bezerra, Ed Pôrto-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0098763826166873por
dc.contributor.advisor-co1Batista, Leonardo Vidal-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1047122596139990por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8418608343141674por
dc.description.resumoSistemas de identificação confiáveis tornaram-se componentes chaves de várias aplicações que disponibilizam serviços para usuários autenticados. Uma vez que métodos de autenticação tradicionais (como os que utilizam senhas ou smartcards) podem ser manipulados com o objetivo de burlar os sistemas, métodos de autenticação biométrica vêm recebendo mais atenção nos últimos anos. Um dos traços biométricos é a face. O problema do reconhecimento de faces em vídeo e foto é objeto de pesquisa, uma vez que existem muitos fatores que influenciam na detecção e no reconhecimento, tais como: iluminação, posição da face, imagem ao fundo, diferentes expressões faciais, etc. É possível realizar reconhecimento facial utilizando a Transformada Cosseno Discreta (DCT). Com o intuito de adequar um Sistema de Detecção e Reconhecimento de Faces a ambientes não controlados, neste trabalho foram desenvolvidas duas melhorias para ele: um módulo normalizador de imagens em relação à rotação e à escala e uma modificação na etapa de seleção de atributos, por meio da inserção de um filtro passa-baixas não ideal. O sistema e suas modificações foram testados nos bancos de faces UFPB, ORL, Yale, GTAV e Vsoft, desenvolvido especialmente para o trabalho. Os testes mostraram a eficácia do módulo de normalização da imagem, mas ainda assim o sistema não é adequado para qualquer ambiente.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentInformáticapor
dc.publisher.programPrograma de Pós Graduação em Informáticapor
dc.publisher.initialsUFPBpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/retrieve/14822/arquivototal.pdf.jpg*
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