III WVC 2007 - Iris.sel.eesc.sc.usp.br - USP

WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.comparadas com os vetores contidos no banco de dados.A fase de reconhecimento foi realizada, usando aseqüência mostrada no diagrama da figura 5, onde aimagem da região facial a ser identificada é introduzidana rede neocognitron. A rede é executada diversasvezes, sendo que a cada etapa é usado um vetor decaracterísticas diferente do banco. As respostas da redepara cada uma das etapas são comparadas entre si, e ade maior valor corresponde à classe correspondente àimagem de entrada.Figura 2. Sistema de reconhecimento facial[7].5. ExperimentosNos experimentos, as partes de detecção facial ealinhamento foram facilitadas pelo uso de umsubconjunto da base de dados CMU-PIE com imagensfaciais numa determinada pose.Inicialmente, para utilização da base de dados fez-senecessário o pré-processamento a fim de obter imagensde resolução 57 x 57 pixels da região facial devido àutilização do simulador desenvolvido por Saito et al.[5], cuja estrutura foi alterada para apenas uma classede saída como mostra a figura 3, para a obtenção dosvetores de características das classes utilizadas.padrão Imagemde deentrada contrasteU0 UGredução57x5720x2057x57US120x20UC1US2US2'UC213x1313x1313x13 7x7 7x7US3 UC33x37x73x3saídaClasseFigura 3. Estrutura da rede utilizada pararealização dos experimentosPara a realização do treinamento foram escolhidasdez classes de padrões com dez padrões cada. Otreinamento foi realizado com a entrada da imagem daregião facial de 57x57 pixels na rede neocognitron,resultando na obtenção de um vetor de características,conforme mostra o diagrama da figura 4. O vetor decaracterísticas é composto do conjunto de todos ospesos variáveis, pesos-a e pesos-b, da rede neocognitronresultante.Figura 4. Diagrama da fase de treinamento.1x1Figura 5. Diagrama da fase dereconhecimento.6. Resultados ObtidosExperimento 1 - primeiramente foram usadas asmesmas amostras de imagens faciais usadas paratreinamento, para a fase de reconhecimento.O experimento obteve os resultados apresentados naTabela 1 onde o termo configuração refere-se ao vetorde características obtido no treinamento das classes depadrões, REC refere-se ao reconhecimento dos padrõespertencentes à classe, NREC o não-reconhecimento depadrões pertencentes à classe e ERRO a classificação deforma errônea de padrões não-pertencentes à classecomo pertencentes à mesma.Tabela 1. Resultados do experimento 1.Configuração REC NREC ERRO01: Classe 0 81,82% 18,18% -02: Classe 1 90,91% 9,09% -03: Classe 2 27,23% 72,72% -04: Classe 3 100% 0% 3,03%05: Classe 4 100% 0% 3,03%06: Classe 5 81,82% 18,18% -07: Classe 6 81,82% 18,18% -08: Classe 7 100% 0% -09: Classe 8 100% 0% -10: Classe 9 81,82% 18,18% -Como pode ser visto na Tabela 1 nas configuraçõesda classe 3, 4, 7 e 8 foi obtida uma taxa de 100% dereconhecimento, ou seja, nessas configurações todos ospadrões pertencentes à classe foram reconhecidosquando utilizadas suas configurações correspondentes.Apenas as configurações 4 e 5 obtiveram padrões nãopertencentesà classe sendo reconhecido comopertencente, sendo que a porcentagem encontradarefere-se a classificação de 3 padrões, erroneamente,231