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Projeto Reconhecimento de Faces

Código realizado no software Scilab pelos alunos Carlos Cardoso Dias e Maria Eduarda Ornelas Hisse para a disciplina Álgebra Linear Numérica, Engenharia de Computação, IPRJ/UERJ, Nova Friburgo, 2021.

Desenvolvimento

  1. Escrever rotinas para ler os arquivos de imagem em matrizes de pixels 2D e organizá-los em uma lista de vetores de pixels 1D;

  2. Escrever o reconhecedor mais simples possível por similaridade de imagem direta (norma de imagem diferença, ou seja, distância euclidiana);

  3. Escrever validação cruzada para o classificador simples: 3.1 Separar as imagens em conjuntos de teste e treinamento; 3.2 Produzir a pontuação de reconhecimento (score), tempo de execução e a matriz de confusão.

  4. Modificar a forma como se calcula a similaridade para incrementar a pontuação de reconhecimento;

  5. Implementar a técnica de PCA: 5.1. empilhar os vetores de imagem como colunas de uma matriz de dados; 5.2. opcionalmente subtrair o vetor médio de cada coluna; 5.3. comprimir a matriz usando svd para dimensão n usando os n principais valores singulares; 5.4. projetar cada nova imagem para o espaço das colunas na matriz; 5.5. comparar semelhança de imagem com base em: 5.5.1. distância entre vetores de dimensão reduzida; 5.5.2. distância de projeção para cada subespaço de cada face; 5.5.3. distância entre vetores reconstruídos. 5.6. alterar n em (5, 3); 5.7. taxas de reconhecimento de saída para cada alteração feita;

  6. Executar os benchmarks no conjunto de dados;

  7. Ajustar o algoritmo e estudar os casos de falha;

  8. Dimensionar o código para o conjunto de dados médio;8

  9. Implementar uma técnica mais complicada e taxas de reconhecimento de saída;

  10. Escalar o algoritmo para o conjunto de dados rígido;

  11. Testar os conjuntos de dados restantes, possivelmente antes de ir para o disco conjunto de dados

Usando os arquivos

Ao baixar o repositório, executa-se o arquivo aln_reconhecimento_faces.sce, mas se atente ao fato de:

  1. Ler os arquivos através da função read_dataset, passando como parâmetro o caminho da pasta com as imagens e obtendo como saída a matriz de todas as imagens como coluna-vetores e o vetor com a categoria de cada coluna da matriz;

  2. Obter os resultados com as técnicas mais simples através da função cross_validation, passando como parâmetro as saídas da função read_dataset, o número de simulações desejadas, a função desejada para a construção do modelo (simple_classifier_model ou average_classifier_model), a função desejada para classificação (simple_classifier_manhattan ou simple_classifier_euclidean) e um parâmetro booleano que indica se a simulação deve ou não plottar as predições em que ocorreram falhas;

  3. Obter os resultados com a técnica do PCA através da função cross_validation_pca, passando como parâmetro as saídas da função read_dataset, o número de simulações desejadas, um parâmetro booleano que indica se a simulação deve ou não plottar as predições em que ocorreram falhas e o fator de compressão.

Exemplo de execução

Neste exemplo estamos usando a pasta hard e serão executadas 10 simulações utilizando o algoritmo de distância padrão, onde cada imagem de treinamento e comparada com a imagem alvo e retorna-se a que tenha a menor distância, para esse exemplo, a distância manhattan.

[ds l] = read_dataset('recdev/hard');
[score, cm, cm_labels, time] = cross_validation(ds, l, 10, simple_classifier_model, simple_classifier_manhattan, %f);