Análise de características em redes neurais artificiais aplicadas em visão computacional com ênfase em reconhecimento facial

Abstract

Tecnologias de reconhecimento estão cada vez mais ganhando espaço no mercado tanto nas áreas de saúde com aplicações de reconhecimento dos mais variados tipos de exames, como em segurança com vigilância por vídeo e autenticação bancária. Aliada a essas tecnologias, as características biométricas surgem como um identificador viável, único e intransferível. Tais características são utilizadas atualmente no Brasil para autenticação das veias das palmas das mãos e da digital, em sua maioria aplicada em urnas eletrônicas e caixas bancários, entretanto uma grande parte dos Estados Unidos e União Europeia já utilizam características da face como identificadores de identidade em controle de fronteiras e vigilância. Com a criação de novas técnicas pesquisas sobre tecnologia de reconhecimento facial vem avançando muito e cada vez mais gerando produtos comerciais, principalmente aplicados em segurança. Entretanto alguns problemas ainda são relatados como: qualidade da imagem, luminosidade, oclusão e orientação. Esta pesquisa apresenta um estudo baseado em um dos algoritmos mais populares para reconhecimento de características, o algoritmo de Viola-Jones, e a inclusão de uma rede neural artificial a fim de melhorar as taxas de reconhecimento em ambientes onde a luminosidade é variada. Para a consolidação dos conceitos estudados foi montado um protótipo e desenvolvido um software de reconhecimento facial. Visando comprovar a eficiência do software foram recolhidos os resultados da aplicação executando o algoritmo de Viola-Jones e os resultados do mesmo algoritmo anexado a uma rede neural artificial. A solução desenvolvida é um protótipo, sendo que para aplicação em ambientes reais é necessário um estudo de hardware mais aprofundado, bem como submeter o software desenvolvido a um tempo maior de treinamento.