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Un prototipo per il sistema NOMANFACE (NOn-negative MAtrix factorizatioN for FACE recognition)

Informazioni tesi

  Autore: Antonio Iacobellis
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2008-09
  Università: Università degli Studi di Bari
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Nicoletta Del Buono
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 98

Il presente lavoro di tesi si occupa di investigare circa l’applicabilità di una tecnica utilizzata nella statistica multivariata, nota come Non-negative Matrix Factorization (NMF), al contesto del riconoscimento automatico dei volti. In particolar modo, le NMF consentono di estrarre le informazioni principali da un insieme di dati e di eliminare eventuali ridondanze, producendo una rappresentazione dei dati basata sulle parti e rivelando in questo modo quali sono le componenti più interessanti e significative da analizzare.
Il lavoro svolto in questa tesi di laurea si articola in questo modo: all’interno del primo capitolo viene effettuata una introduzione al riconoscimento automatico dei volti, accennando alle diverse tecniche attualmente utilizzate ai fini dell’identificazione di un viso. Il secondo capitolo presenta le NMF dal punto di vista dell’algebra lineare, descrivendo le diverse famiglie di algoritmi ed evidenziandone vantaggi e svantaggi di ognuna. All’interno del terzo capitolo vengono applicati gli algoritmi NMF al riconoscimento automatico dei volti e sono presentati i vari risultati ottenuti. Il quarto e ultimo capitolo descrive nel dettaglio i due prototipi costruiti: il primo, è una applicazione Matlab® costruita per testare i vari algoritmi NMF, il secondo è il prototipo per il sistema NOMANFACE (NOn-negative MAtrix factorizatioN for FACE recognition) messo a punto per mostrare una delle possibili applicazioni degli algoritmi NMF all’ambito della sicurezza e del controllo degli accessi.

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Introduzione 7 Introduzione Il riconoscimento dei volti umani è, ad oggi, uno dei fenomeni più complessi e affascinanti che richiama a sé l’attenzione di medici e psicologi interessati a capire il meccanismo percettivo e cognitivo alla base del nostro processo di identificazione di un viso. La capacità di riconoscere i volti è, infatti, una abilità importante per le normali attività sociali di tutti i giorni. Identificare le persone che abbiamo di fronte per poter interagire correttamente con loro rappresenta una delle caratteristiche fondamentali utilizzate giornalmente, in maniera del tutto naturale e per alcuni versi inconsapevole, per relazionarci con gli altri. Costruire una macchina in grado di emulare questo particolare comportamento è stato per anni un obiettivo perseguito dall’intera comunità scientifica. Ancora oggi sono numerosi gli sforzi compiuti nel contesto del riconoscimento automatico dei volti e orientati allo sviluppo di applicazioni in grado di individuare una persona guardandola in viso: questo meccanismo infatti rappresenterebbe la maniera più vicina al processo di identificazione svolto dagli uomini. Le motivazioni alla base di questo obiettivo sono da ricercare in una serie di contesti del tutto differenti tra loro, che spaziano dal controllo degli accessi a quello delle presenze, dalla sorveglianza automatica alla protezione delle risorse di valore, dalla sicurezza di reti di calcolatori alle transazioni sicure in Internet. Gli studi relativi alla identificazione automatica di un volto hanno in realtà coinvolto, nel corso degli anni, diverse tecniche: si è passati da algoritmi che generavano distanze da confrontare, a rappresentazioni bidimensionali digitali delle facce, fino ad arrivare a tecnologie basate sulla geometria tridimensionale del volto o a metodologie che sfruttano le immagini termografiche del viso.

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Parole chiave

computer security
computer vision application
face recognition
low rank approximation
non-negative matrix factorization

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