Título: ÁLGEBRA MULTILINEAR APLICADA AO RECONHECIMENTO FACIAL
Autores: Emanuel D.R. Sena e André L.F. Almeida
Resumo: Nesse artigo de revisão o problema de reconhecimento facial é investigado do ponto de vista da álgebra multilinear, mais especificamente por meio de decomposições tensoriais fazendo uso das wavelets de Gabor. A extração de características ocorre em dois estágios: primeiramente as wavelets de Gabor são aplicadas de maneira holística na seleção de características; em segundo as imagens faciais são modeladas como um tensor de ordem superior de acordo com o fatores multimodais presentes. Com isso aplicamos a decomposição tensorial Higher Order Singular Value Decomposition (HOSVD) para separar os fatores que influenciam na formação das imagens. O método de reconhecimento facial proposto possui uma alta taxa de acerto e estabilidade quando há variação nos diversos fatores multimodais, tais como, posição facial, condição de iluminação e expressão facial. Propomos ainda uma maneira sistemática para realização da validação cruzada em modelos tensoriais para estimação da taxa de erro em sistemas de reconhecimento facial que exploram a natureza multilinear do conjunto de imagens. Através do particionamento aleatório dos dados organizado como um tensor, a validação cruzada modo-n proporciona a criação de folds extraindo subtensores no modo desejado, caracterizando um método estratificado e susceptível a repetições da validação cruzada com diferentes particionamentos.
Palavras-chave: Reconhecimento Facial, Wavelets de Gabor, Álgebra Multilinear, Decomposições Tensoriais, Validação
Cruzada.
Páginas: 15
Código DOI: 10.21528/LNLM-vol16-no1-art3
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