| dc.description.abstract | Resumo: Este trabalho apresenta um novo sistema automático para reconhecimento facial usando imagens 3D. O método proposto é baseado no algoritmo Simulated Annealing (SA) para o alinhamento de imagens de profundidade, sendo usada a Surface Interpenetration Measure (SIM) como medida de similaridade entre duas imagens. A medida de autenticação é obtida combinando a SIM calculada para quatro regiões da face: áreas circular e elíptica ao redor do nariz, parte superior da face e a face inteira. Além disso, uma abordagem modificada do SA é usada para minimizar os efeitos decorrentes das expressões faciais durante o alinhamento. Uma série de experimentos foram realizados na base de dados Face Recognition Grand Challenge (FRGC) v2, que é a maior base de faces 3D disponível atualmente, composta por 4.007 imagens com diferentes expressões faciais. Os experimentos realizados simularam sistemas de verificação e identificação, e os resultados obtidos foram comparados com os trabalhos estado-da-arte presentes na literatura. Usando todas as imagens da base FRGC v2 foi obtida uma taxa de verificação de 96,5%, com uma Taxa de Falsa Aceitação (False Acceptance Rate - FAR) de 0,1%. No cenário de identificação foi obtido um rank-one de 98,4%. Pelo nosso conhecimento, estes são os melhores resultados de identificação já apresentados usando a base FRGC v2, quando comparados com outros resultados apresentados na literatura. | pt_BR |
