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Campo DCValorIdioma
dc.creatorCandido, Jorgept_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4857187085058251por
dc.contributor.advisor1Marengoni, Mauríciopt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1974791787566027por
dc.contributor.referee1Ribeiro, Carlos Henrique Costapt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3754241050455395por
dc.contributor.referee2Monteiro, Luiz Henrique Alvespt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1820487447148268por
dc.date.accessioned2016-03-15T19:37:53Z-
dc.date.available2007-08-14pt_BR
dc.date.issued2007-02-26pt_BR
dc.identifier.citationCANDIDO, Jorge. Detecção e rastreio de faces utilizando redes Bayesianas. 2007. 89 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2007.por
dc.identifier.urihttp://tede.mackenzie.br/jspui/handle/tede/1451-
dc.description.resumoNeste trabalho, foi desenvolvido um sistema automático de detecção e rastreio de face. O sistema de detecção de face é composto de três operadores visuais que fazem a detecção de atributos faciais simples. A característica principal destes operadores é que eles são construídos para funcionar com custo computacional baixo, otimizando o tempo de processamento. Os operadores foram construídos utilizando técnicas de redes neurais para a detecção dos olhos, casamento de modelos para a detecção da boca e para a identificação de cor de pele. Os operadores visuais formam os elementos básicos do detector de face cujos resultados são combinados em uma Rede Bayesiana que define o resultado final do algoritmo de detecção de face . O uso da Rede Bayesiana proporciona ao sistema um melhor desempenho em relação aos operadores individualmente . Este detector foi implementado de forma a analisar as imagens captadas quadro a quadro por uma câmera de vídeo USB. Quando acontece uma detecção de face, a mesma passa a ser ratreada por um sistema de rastreio que busca a região de cor de pele da face, determinando sua posição na tela. Este sistema pode ser utilizado em diversas aplicações que requerem a detecção de faces, em particular, este sistema faz parte de um sistema de mouse óptico de alta precisão para, por exemplo, facilitar a interface homem máquina para pessoas com problemas de coordenação motora.por
dc.description.abstractThis work presents a face detection system that uses a Bayesian Network to combine information from different computational cheap visual operators. The aim in this work is to show that combining simple features in a Bayesian Network allows building an enhanced face detector system, increasing the detection rate and speeding up the face detection process. This face detector has been developed to work in the stream acquired by a USB computer camera. After the detector finds a face in the stream, a face tracking system begins to work, locating the eyes position at the screen. The system is part of a high precision optical mouse system that will be used in human-computer interface, helpin users with certain disabilities.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-03-15T19:37:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jorge Candido.pdf: 1397085 bytes, checksum: e82ad6a587c16813c068018b87471755 (MD5) Previous issue date: 2007-02-26eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3795/Jorge%20Candido.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.publisher.departmentEngenharia Elétricapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUPMpor
dc.publisher.programEngenharia Elétricapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectredes Bayesianaspor
dc.subjectredes neuraispor
dc.subjectdetecção de facepor
dc.subjectBayesian networkseng
dc.subjectneural networkseng
dc.subjectface detectioneng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.titleDetecção e rastreio de faces utilizando redes Bayesianaspor
dc.typeDissertaçãopor
Aparece nas coleções:Mestrado - Engenharia Elétrica e Computação

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