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.Nº de Segmentos65432108761 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20ImagemFigura 14: Número de Segmentos Áureosencontrados na região 3O gene 1(G1) representa a região 1, que apresentou noexemplo utilizado 6 segmentos áureos, gerando acodificação 00110. Os demais genes seguem o mesmométodo de codificação, formando juntos o cromossomo0011011111100011010010101000001000101101011.9. ClassificadorO banco de faces é constituído por quatro imagens decada indivíduo, cada uma com uma expressão facialdiferente; portanto quando houver busca por determinadaimagem (tratada como imagem query) o algoritmo não seresume em apenas encontrar essa imagem, mas encontrálae as outras três imagens do mesmo indivíduo, atravésde suas proporções (Figura 17).Imagem QueryNº de Segmentos5432101 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20ImagemFigura 15: Número de Segmentos Áureosencontrados na região 4O processo de extração de características baseado nonúmero de segmentos áureos encontrados na face tem porobjetivo a construção da população inicial do algoritmogenético proposto.8. Codificação e PopulaçãoCada indivíduo é codificado por uma seqüência dedígitos binários, denominados cromossomos. Oscromossomos são divididos em genes; cada generepresentará o número de segmentos áureos encontradosem cada região da face. A regra adotada para arepresentação de cada gene foi descrever em númerosbinários o número de segmentos áureos encontrados emcada região da face (Figura 16).G1 - 600110G2 - 630111111G3 - 10001G4 - 5101G5 - 500101CromossomoCodificado0011011111100011010010101000001000101101011Figura 16: Codificação utilizadaG6 - 801000G7 - 20010G8 - 500101G9 - 5101G10 - 301110. ResultadosImagens a serem encontradasFigura 17: Objetivo do sistemaApós a implementação do algoritmo proposto,verificou-se sua eficiência através de vários testes ealterações, como por exemplo, os pontos de crossover noAG e taxa de mutação.Inicialmente foi utilizado o cromossomo geradoatravés do número de segmentos áureos encontrados emcada região para o reconhecimento das 4 faces de cadaclasse das imagens da base.As imagens recuperadas pertencentes à cada classe daimagem query apareceram em posições distantesconsiderando-se a distância euclidiana. Isto pode serobservado na coluna “Posição das imagens antes doAlgoritmo Genético” na Tabela 1.Após a aplicação do AG as posições de recuperaçãodas imagens similares, ou seja, da mesma classe, sãosignificativamente melhoradas. Por exemplo, para cadaimagem query, o resultado de recuperação das 4 imagensda mesma classe seria 100% exato se em cada linha daTabela 1, as posições das imagens após o AG fossem (1,2, 3, 4).16