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Analisi comparativa di tecniche di rappresentazione per il riconoscimento automatico di volti

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5 differenti posizioni ed espressioni, è stato suddiviso in due insiemi disgiunti: 6 foto per ogni individuo (il 75 %) è stato usato per il training-set (cioè per l‟addestramento) mentre le restanti 2 immagini (il 25 %) sono state usate per il test-set (cioè per verificare la capacità di generalizzazione del modello utilizzato). Per verificare e confrontare l‟accuratezza della classificazione è stato usato il cosiddetto Error rate che non è altro che il rapporto fra il numero di errori di classificazione commesso rispetto al numero totale di prove eseguite. In pratica l‟Error rate è una stima della probabilità d‟errore commessa dal classificatore in esame. Le metodologie messe a confronto in questo lavoro per l‟addestramento e per l‟estrazione delle features sono essenzialmente di tre tipi: 1. Active Shape Model (ASM): sfrutta solamente i parametri di “forma” del volto, cioè i lineamenti facciali: ovale, bocca, naso, occhi e sopraccigli; 2. Active Appearance Model (AAM): sfrutta solamente la texture dell‟immagine, cioè l‟intera informazione presente sull‟immagine mediante i pixel, calcolando media e covarianza della sola ellisse contenente l‟intero volto di ogni individuo (per scoprire eventuali correlazioni fra pixel di immagini dello stesso soggetto); 3. Eigenfaces: il metodo trasforma le immagini dei volti in un piccolo set di features caratteristiche delle immagini chiamato eigenfaces. Queste eigenfaces sono usate come componenti principali per il training-set. Il riconoscimento vero e proprio viene eseguito proiettando il nuovo volto dentro il sotto-spazio degli eigenfaces (denominato face-space) e la classificazione invece viene compiuta comparando la posizione della nuova faccia nel face-space con la posizione degli individui conosciuti nel training-set. Per quanto riguarda invece le tecniche impiegate per la classificazione vera e propria una volta definite e calcolate le features si possono elencare: 1. classificazione bayesiana, con assunzione gaussiana o con mistura di gaussiane; 2. classificazione K-Nearest Neighbor (K-NN), con distanza euclidea o auto-appresa mediante reti neurali di similarità (SNN). I risultati migliori, impiegando un metodo singolo, s i sono ottenuti mediante l‟uso degli AAM arrivando ad un errore del 7 %. I parametri estratti dai pixel dell‟ellisse del volto sembrano essere i migliori attributi estraibili per caratterizzare e distinguere il volto di un individuo rispetto a quello di un altro. Nel Capitolo 2 viene esposta una breve rassegna sui progressi compiuti nel campo della classificazione dei volti, sia in 2D sia in 3D, dagli anni „60 fino ad oggi. In seguito viene fatta una panoramica generale sugli applicativi in commercio in grado di offrire
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Analisi comparativa di tecniche di rappresentazione per il riconoscimento automatico di volti

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Informazioni tesi

  Autore: Duccio Picinotti
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2007-08
  Università: Università degli Studi di Siena
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria informatica
  Relatore: Marco Maggini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 106

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