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You searched for subject:( Pontos fiduciais). Showing records 1 – 2 of 2 total matches.

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Universidade Estadual de Campinas

1. Ramírez Cornejo, Jadisha Yarif, 1990-. Emotion recognition based on facial expressions robust to occlusions = Reconhecimento de emoções baseado em expressões faciais robusto a oclusões .

Degree: 2015, Universidade Estadual de Campinas

Resumo: Expressões faciais oferecem evidências importantes sobre as emoções humanas. O desenvolvimento de um método automático para reconhecimento de emoções é uma tarefa desafiadora e tem aplicações em várias áreas de conhecimento, tais como reconhecimento de padrões, predição de comportamento, entretenimento, relações interpessoais e interações humano-computador. Uma abordagem de reconhecimento de emoções baseada em expressões faciais robusta a oclusões é proposta e avaliada nesta dissertação. Análise Robusta de Componentes Principais é empregada na reconstrução das expressões faciais ocluídas. Expressões faciais são extraídas por meio de diferentes características: representação geométrica, filtros de Gabor, Padrões Binários Locais e Histograma de Gradientes Orientados. Os vetores de cacterísticas gerados são reduzidos pelas técnicas de Análise de Componentes Principais e Análise Discriminante Linear, permitindo aumentar significativamente os níveis de acurácia. Os classificadores K-Vizinhos mais Próximos e Máquinas de Vetores de Suporte são usados para reconhecer as expressões. Três bases de dados públicas - {\it Cohn-Kanade} (CK), {\it Japanese Female Facial Expression} (JAFFE) e {\it Multimedia Understanding Group facial expression} (MUG) - são utilizadas nos experimentos para demonstrar a eficácia da metodologia proposta, amostrando que a representação geométrica consegue atingir altos níveis de acurácia para o reconhecimento de emoções sem oclusões e com oclusões em comparação com abordagens disponíveis na literatura. Os resultados também amostram que, entre as características de textura, as wavelets de Gabor trabalham melhor sem a presença de oclusões nas faces, enquanto os operadores HOG e LBP são robustos às faces ocluídas; Abstract: Facial expressions provide important indications about human emotions. The development of an automatic emotion recognition method is a challenging task and has applications in several knowledge domains, such as pattern recognition, behavior prediction, entertainment, interpersonal relations and human-computer interactions. An emotion recognition approach based on facial expressions robust to occlusions is proposed and evaluated in this work. Robust Principal Component Analysis (RPCA) is employed to reconstruct the occluded facial expressions. Facial expressions are extracted using different features: geometric representation, Gabor Filters, Local Binary Patterns and Histogram of Oriented Gradients. The obtained feature vectors are reduced using Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA), increasing recognition accuracy rates significantly. Finally, K-Nearest Neighbor algorithm (K-NN) and Support Vector Machine (SVM) classifiers are used to recognize the expressions. Three public data sets - Cohn-Kanade (CK), Japanese Female Facial Expression (JAFFE) and Multimedia Understanding Group (MUG) facial expression - are used to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. The geometric representation achieved high accuracy rates for… Advisors/Committee Members: Pedrini, Hélio, 1963- (advisor), Leite, Neucimar Jerônimo (committee member), Marques, Fátima de Lourdes dos Santos Nunes (committee member).

Subjects/Keywords: Reconhecimento de expressões faciais; Reconhecimento de emoções humanas; Pontos fiduciais; Reconhecimento de padrões; Visão por computador; Processamento de imagens - Técnicas digitais

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APA (6th Edition):

Ramírez Cornejo, Jadisha Yarif, 1. (2015). Emotion recognition based on facial expressions robust to occlusions = Reconhecimento de emoções baseado em expressões faciais robusto a oclusões . (Thesis). Universidade Estadual de Campinas. Retrieved from http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/275655

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Ramírez Cornejo, Jadisha Yarif, 1990-. “Emotion recognition based on facial expressions robust to occlusions = Reconhecimento de emoções baseado em expressões faciais robusto a oclusões .” 2015. Thesis, Universidade Estadual de Campinas. Accessed August 04, 2020. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/275655.

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MLA Handbook (7th Edition):

Ramírez Cornejo, Jadisha Yarif, 1990-. “Emotion recognition based on facial expressions robust to occlusions = Reconhecimento de emoções baseado em expressões faciais robusto a oclusões .” 2015. Web. 04 Aug 2020.

Vancouver:

Ramírez Cornejo, Jadisha Yarif 1. Emotion recognition based on facial expressions robust to occlusions = Reconhecimento de emoções baseado em expressões faciais robusto a oclusões . [Internet] [Thesis]. Universidade Estadual de Campinas; 2015. [cited 2020 Aug 04]. Available from: http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/275655.

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Council of Science Editors:

Ramírez Cornejo, Jadisha Yarif 1. Emotion recognition based on facial expressions robust to occlusions = Reconhecimento de emoções baseado em expressões faciais robusto a oclusões . [Thesis]. Universidade Estadual de Campinas; 2015. Available from: http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/275655

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2. Silva, Luiz Eduardo Sales e. Detecção de pontos fiduciais em faces humanas utilizando máquina de vetores suporte.

Degree: 2014, Universidade Federal do Amazonas

Atualmente, o problema da detenção de pontos fiduciais em faces humanas vem recebendo crescente atenção da comunidade científica. Recentemente, podemos encontrar na literatura alguns sistemas desenvolvidos com o objetivo de realizar a detecçiia de pontos fiduciais. Alguns destes representantes utilizam clasSifieadows SVM. Um dos problemas enfrentados por essa abordagem reside no fato de que o desempenho das clasSificadores SVM é extremamente sensível à mudança de seus parâmetros. lista é uma dificuldade que não é trivial de se explorar. Nesta dissertar ção, propomos um sistema de detecção de pontos fiduciais, que utiliza clasSificadores SVM, com o objetivo de investigar o desempenho dos classificadores para um con-junto de parâmetros pré-definidos. Com esta investiwida, pretendemos descrever o comportamento do sistema para o conjunto de parâmetros e determinar qual é a =binação de parâmetros, e de seus valores, que produz o melhor desempenho pos-sível para o sistema ramo um todo. O sistema proposta é complexo devido a. grande quantidade de etapas envolvidas. A avaliada de desempenho do sistema proposto foi realizada. para. onze pontas Aduri:ais da. face humana para. duas bases de dados de imagens (BiolD e Fim). O resultados demonstram que o desempenho do sistema. proposto é incrementado quando utilizamos a abordagem adotada. O desempenho do sistema é satisfatório quando comparado com os de sistemas similares.

Currently, the problem of detention fiducial points on human faces has received increasing attention from the scientific community. Recently, we may find in the literature developed some systems for the purpose of performing detecçiia fiducial points. Some of these representatives use clasSifieadows SVM. One of the problems faced by this. fano approach is that the performance of SVM classifiers is extremely sensitive to change its parameters. list is a difficulty that is not trivial to exploit. In this lecture tion, we propose a fiducial points detection system, which uses SVM classifiers, in order to investigate the performance of the classifiers for con-along pre-defined parameters. With this investiwida, we intend to describe the system's behavior to the set of parameters and determine what the parameters = bination, and its values, which produces the best pos-sible performance for the branch system a whole. The proposed system is complex due to. lot of steps involved. The measured performance of the proposed system was performed. for. eleven Aduri tips: ais of. human face. two bases of image data (BiolD and End). The results demonstrate that the system performance. proposed is incremented when using the approach adopted. The system performance is satisfactory when compared with similar systems.

FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas

Advisors/Committee Members: Silva Júnior, Waldir Sabino da, CPF:621.368.282-15, http://lattes.cnpq.br/2925380715531711, Silva Júnior, Waldir Sabino da, Chaves Filho, João Edgar, Pinage, Frederico da Silva.

Subjects/Keywords: Grid de parâmetros; Máquina de vetores de suporte; Detenção de pontos fiduciais; Reconhecimento de Padrões; ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELÉTRICA

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APA (6th Edition):

Silva, L. E. S. e. (2014). Detecção de pontos fiduciais em faces humanas utilizando máquina de vetores suporte. (Masters Thesis). Universidade Federal do Amazonas. Retrieved from http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4742

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Silva, Luiz Eduardo Sales e. “Detecção de pontos fiduciais em faces humanas utilizando máquina de vetores suporte.” 2014. Masters Thesis, Universidade Federal do Amazonas. Accessed August 04, 2020. http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4742.

MLA Handbook (7th Edition):

Silva, Luiz Eduardo Sales e. “Detecção de pontos fiduciais em faces humanas utilizando máquina de vetores suporte.” 2014. Web. 04 Aug 2020.

Vancouver:

Silva LESe. Detecção de pontos fiduciais em faces humanas utilizando máquina de vetores suporte. [Internet] [Masters thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2014. [cited 2020 Aug 04]. Available from: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4742.

Council of Science Editors:

Silva LESe. Detecção de pontos fiduciais em faces humanas utilizando máquina de vetores suporte. [Masters Thesis]. Universidade Federal do Amazonas; 2014. Available from: http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4742

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