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

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6 una buona affidabilità di riconoscimento. Nel Capitolo 3 vengono trattate in maniera approfondita tutte le metodologie usate per il riconoscimento facciale e gli aspetti matematici che ne stanno alla base. Inizialmente viene presentato il modello di apprendimento di tipo supervisionato e la suddivisione del dataset che è stata realizzata. Per quanto riguarda i classificatori vengono esposti quelli bayesiani e quelli di tipo K- Nearest Neighbor (K-NN). Nel Capitolo 4 viene illustrata nel dettaglio la teoria dietro ai metodi di estrazione delle features, cioè agli algoritmi per estrarre e compattare le informazioni contenute nelle immagini per renderle più trattabili nell‟apprendimento automatico. L‟argomento trattato fa parte di alcuni particolari aspetti della computer vision e dell‟image processing finalizzati al riconoscimento di forme ed alla classificazione. I tre sistemi di estrazione analizzati nel presente lavoro sono: Active Shape Model (ASM), Active Appearance Model (AAM) ed Eigenfaces. Nel Capitolo 5 sono stati sintetizzati i test eseguiti e le valutazioni che ne sono scaturite, permettendo un‟analisi più oggettiva sulle metodologie usate. A conclusione del capitolo è stato inserito anche il metodo che ha dato i risultati migliori, cioè una mistura di esperti che sfrutta sia gli Eigenfaces sui tre canali di colore dell‟immagine sia gli AAM sui livelli di grigio, mediante il quale si è raggiunto un errore dell‟ordine del 3 %. I risultati ottenuti con il nuovo metodo sono stati infine comparati con gli altri metodi di riferimento, valutandone i vantaggi e gli svantaggi. Per concludere, nel Capitolo 6, vengono indicate alcune possibili linee future di sviluppo del progetto, volte sia al miglioramento dell‟errore commesso (come ad esempio usando nel classificatore K-NN distanze diverse da quella euclidea), sia all‟aumento di ve locità degli algoritmi trattati, usando ad esempio un‟implementazione parallela.
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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: MarcoMaggini
Lingua: Italiano
Num. pagine: 106

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