Uma Proposta para o Reconhecimento de Imagens Faciais Digitais Aplicada à Redes Neurais Artificiais
Imagens Digitais, Filtro Mediana, Filtro Bilateral, Equalizador de Histograma, Filtro Gaussiano, Reconhecimento Facial, Redes Neurais Artificial.
Os sistemas de controle de tráfego humano são utilizados em cidades que possuem um grande fluxo de pessoas, principalmente em locais como aeroportos, praças, shoppings e trânsito, sendo, por isso, cada vez mais comum o uso em aplicações de autenticação biométrica onde a imagem facial é usada para identificar pessoas previamente cadastradas, em alguns casos, localizando suspeitos em meio a uma multidão ou até mesmo, auxiliando na busca de pessoas desaparecidas. Para isso, são utilizados softwares que filtram a imagem usando técnicas de Processamento de Imagem afim de definir padrões e simplificar a busca, agilizando dessa forma, o processamento. Em muitos casos, com o objetivo de automatizar a detecção, são utilizados algoritmos de aprendizado de máquina, como por exemplo, as Redes Neurais Artificiais. Soluções como estas, realizam comparações em tempo real, desconsiderando mudanças simples, como envelhecimento, barba, bronzeamento e acessórios, como o uso de óculos ou chapéus. Neste trabalho, é proposta uma metodologia para reconhecimento facial que, após realizar o tratamento da imagem através de filtros como o Gaussiano, Mediana, Bilateral e Equalizador de Histograma, aplica-se o algoritmo bordas Canny, e transforma a imagem resultante, em um vetor binário o qual é utilizado como entrada em uma Rede Neural para extrair padrões da face e realizar a detecção facial. A proposta se mostrou promissora com acertos superiores a 90%, o que permite, dessa forma, que a metodologia proposta seja utilizada, independente do filtro aplicado na imagem.