Percorrer por autor "Bernardino,Alexandre"
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- Reconhecimento Facial Através de Aprendizagem Profunda em Imagens MultiespectraisPublication . Chambino,Luis Lopes; Silva,José Silvestre; Bernardino,AlexandreNeste trabalho, é proposta uma nova arquitetura para o reconhecimento facial utilizando imagens multiespectrais. A arquitetura produz conjuntos de características de 256 dimensões que representam a identidade de uma pessoa baseada em imagens multiespectral. Adicionalmente, neste estudo é proposto um detetor de personificação com o objetivo de detectar a utilização de máscaras. O classificador multiespectral obtém melhores resultados quando comparado com o YCbCr ou o HSV. Foram realizados diversos testes com o intuito de identificar quais as melhores camadas a adaptar da LightCNN e concluiu-se que o melhor resultado corresponde ao conjunto das camadas ({1-3}+UCL). Este estudo permitiu concluir que quanto maior for o número de camadas adaptadas, pior é o resultado final. Os melhores resultados ocorrem da adaptação das camadas iniciais da rede neural. Para classificar os conjuntos de características de 256 dimensões o classificador SVM com kernel linear obteve os melhores valores em rank-1 quando comparado com os restantes classificadores, para as duas bases de dados multiespectrais utilizadas. Estudos extensivos nas bases de dados multiespectrais demonstraram a superioridade da metodologia proposta, tendo sido obtidos valores em rank-1 de 99,7% e 99,8% para as bases de dados multiespectrais Tufts e CASIA NIR-VIS 2.0.