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124 4 <strong>DE</strong>SCRIÇÃO DO SISTEMA Um exemplo das imagens utilizadas para testar o sistema é mostrado na figura 1, observe que as faces são apresentadas em ângulos de 0º, ±30º,±45º, ±60º e 90º em relação à câmera sobre um fundo sujeito a efeitos de sombra. Além disso, a face também pode estar deslocada na horizontal em relação ao centro da imagem, sofrer pequenas variações de escala (distância em relação à câmera) e também de iluminação. Figura 1 – Imagem em diferentes ângulos, iluminação e sombra. O primeiro passo no processo de reconhecimento pelo sistema proposto é segmentar a face utilizando o formato HSV. Decompondo os planos de cores da imagem nas suas componentes H, S e V, e considerando somente a componente S, como mostrado no exemplo da figura 2, é possível facilmente extrair a face do fundo da imagem. Figura 2 – Componente S do padrão HSV. Após a extração da face, uma nova imagem é criada em tons de cinza. Esta imagem é centralizada com o fundo assumindo sempre o nível mínimo de intensidade na escala de cinza (preto absoluto). A figura 3 mostra a imagem já processada. Traços, Belém, v.12, n. 26, p. 119-129, dez. 2010
125 Figura 3 – Imagem centralizada em tons de cinza. As imagens processadas são utilizadas como padrão de teste para a aplicação do algoritmo baseado na análise das componentes principais. Observe que o fundo de todas as imagens é representado com um mesmo valor de intensidade (zero na escala de cinza), fazendo com que a face seja a informação mais importante para classificação. Na fase de reconhecimento de um padrão, uma imagem selecionada no banco de imagens de teste é pré-processada (como mostrada anteriormente) e comparada com as imagens de treinamento. A imagem que resultar em menor erro será a candidata a face selecionada. 5 RESULTADOS EXPERIMENTAIS O sistema proposto foi avaliado utilizando o conjunto de imagens de treinamento da Audio Visual Technologies Group (TARRÉS, 2010) e autorizado para fins de pesquisa acadêmica. Este banco foi criado com o propósito de testar a robustez de algoritmos de reconhecimento de faces quando sujeito a mudanças na sua posição angular e condições de iluminação. O banco de dados possui um total de 44 pessoas com 27 imagens por pessoa, com variações no ângulo da face em relação à câmera e sujeitas a três tipos de iluminação (luz natural, luz intensa em 45º e luz com intensidade média em um ângulo quase frontal). A resolução das imagens é de 240x320 e estão no formato bitmap. Para atender aos objetivos do experimento, foram utilizados para treinamento e teste somente as imagens do banco que não apresentavam algum tipo de oclusão (face parcialmente coberta). A figura 4 mostra um exemplo de faces em posição frontal (0º em relação à câmera) pertencentes a este banco e sujeitas a variação na iluminação. A figura 5 mostra outro conjunto de imagens, também pertencentes a este banco, en- Traços, Belém, v.12, n. 26, p. 119-129, dez. 2010
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