Srface: um sistema de reconhecimento facial baseado nas técnicas fisherface e LBPH
| dc.contributor.advisor | Cordeiro, Natal Henrique | |
| dc.contributor.author | Carvalho, Daniel Vitor de Amorim | |
| dc.contributor.author | Cordeiro, Natal Henrique | |
| dc.date.accessioned | 2024-09-05T17:51:37Z | |
| dc.date.available | 2024-09-05T17:51:37Z | |
| dc.date.issued | 2022-12-14 | |
| dc.description.abstract | Existem diferentes maneiras para identificar uma pessoa ou autenticar algum processo além da senha convencional. A geometria da mão, o reconhecimento da íris ou o reconhecimento facial são alguns exemplos de biometria que podem ser usados para a autenticação. O presente trabalho apresenta a arquitetura de um sistema que reconhece uma pessoa por meio da sua face. Este sistema poderá ser implantado para o controle de acesso ou presença em diferentes locais, como em universidades, bancos ou qualquer outro tipo de instituição. Para a implementação de qualquer técnica de biometria digital é necessário aplicar técnicas de extração de características que garantam a identificação de uma pessoa. Dessa forma, no presente trabalho realizou-se a extração de características relacionadas apenas com a face humana. O conjunto dessas características adquiridas em diversas pessoas devem ser agrupadas com intuito de formar um dataset. Para que o sistema realize o reconhecimento facial de maneira automática, é necessário que ele seja capaz de produzir um modelo a partir do dataset mencionado para detectar a face. Neste trabalho, essa detecção foi implementada por meio da técnica HaarCascade e o reconhecimento pelos métodos Fisherface e LBPH. Realizou-se experimentos em quatro pessoas com diferentes expressões faciais (sorrindo, bocejando, ausência e presença de óculos,) e num ambiente com diferentes iluminações. O sistema apresentou uma média de 67% de acertos com todas essas mudanças apresentadas. O sistema realiza o reconhecimento facial automático, porém, necessita de um processo mais refinado para aumentar a taxa de acertos. | |
| dc.description.abstract2 | There are different ways to identify someone or authenticate some process beyond the conventional password. Hand geometry, iris recognition or face recognition are some examples of biometrics that can be used for authentication. This paper presents the architecture of a system that recognizes a person by his or her face. This system can be deployed for access or presence control in different locations, such as universities, banks, or any other type of institution. For the implementation of any digital biometrics technique it is necessary to apply feature extraction techniques that guarantee the identification of a person. Thus, in the present work, features related only to the human face were extracted. The set of these characteristics acquired in several people must be grouped together in order to form a dataset. For the system to perform face recognition automatically, it needs to be able to produce a model from the mentioned dataset to detect the face. In this work, this detection was implemented by means of the HaarCascade technique and recognition by Fisherface and LBPH methods. Experiments were performed on four people with different facial expressions (smiling, yawning, absence and presence of glasses,) and in an environment with different lighting. The system averaged 67% right with all these changes presented. The system performs automatic face recognition, but needs a more refined process to increase the hit rate. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.bibliographicCitation | CARVALHO, Daniel Vitor de Amorim; CORDEIRO, Natal Henrique. Srface: um sistema de reconhecimento facial baseado nas técnicas fisherface e LBPH. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Votuporanga, 2022. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ifsp.edu.br/handle/123456789/1062 | |
| dc.identifier2 | http://lattes.cnpq.br/6893116715233160 | |
| dc.identifier2.lattes | http://lattes.cnpq.br/3146429919872423 | |
| dc.publisher | IFSP | |
| dc.publisher.campi | VOTUPORANGA | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject.keywords | Reconhecimento facial | |
| dc.subject.keywords | Biometria | |
| dc.subject.keywords | Controle de acesso | |
| dc.title | Srface: um sistema de reconhecimento facial baseado nas técnicas fisherface e LBPH | |
| dc.title.alternative | Srface: a facial recognition system based on fisherface and LBPH techniques | |
| dc.type | Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação |
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