Um Estudo da Performance do PCA no Reconhecimento Facial
Baseado em Alterações nas Características das Imagens
Cláudio César S. de Freitas, Roger F. C. Larico, Yuzo Iano
Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação, FEEC, UNICAMP
13083-852, Campinas, SP
E-mail:{claudiof, rlarico, yuzo}@decom.fee.unicamp.br
Resumo: Existem diversos métodos numéricos utilizados no reconhecimento facial e a Análise
de Componentes Principais (PCA) é uma das técnicas mais comuns utilizadas para esta
aplicação. No entanto, é necessário avaliar as características das imagens que estão sendo
processadas, tais como, iluminação, segmentação e brilho. Baseado nisso, esse trabalho faz um
estudo do desempenho do PCA no reconhecimento de imagens faciais submetidas a diferentes
alterações dessas características. Os resultados mostram que o desempenho do PCA está
relacionado diretamente com as condições de iluminação, brilho e contraste da imagem,
considerando que ocorreu uma grande variação na taxa de acerto do algoritmo de acordo com
o filtro utilizado.
Palavras-chaves: PCA, reconhecimento facial, processamento de imagens.
1. Introdução
A Análise de Componentes Principais é um dos métodos de extração de características mais
utilizados na área de reconhecimento de padrão, visão computacional, processamento de sinais e
etc. [1]. Esse trabalho propõe um estudo do PCA e a análise do seu desempenho no
processamento de uma imagem sob diferentes condições de iluminação, brilho e contraste. O
objeto de estudo considerado será o reconhecimento facial, um problema bastante difundido no
meio científico e que possui várias aplicações no cotidiano das pessoas na área de segurança e
entretenimento, por exemplo.
A motivação para esse estudo surge a partir da necessidade de analisar as ferramentas já
existentes e compreender os desafios que rodeiam tais técnicas, com o objetivo de explorar
melhorias, tornando tais métodos cada vez mais robustos e eficientes.
É possível encontrar na literatura trabalhos que exploram especificamente os conceitos
sobre PCA, como a sua comparação com outros métodos [2], análise da perda de informação
pelo algoritmo [3] e até mesmo estudo de outras áreas como telecomunicações [4]. Outros
autores, também consideram a aplicação do PCA em problemas mais específico e, em especial,
o reconhecimento facial, o objeto de estudo desde artigo é também alvo de muitas pesquisas na
área de sistemas biométricos, e por ser uma das técnicas mais populares de reconhecimento de
pessoa, pode-se encontrar facilmente artigos que exploram esse tema utilizando PCA e outros
métodos [5] [6] [7].
Atualmente, alguns trabalhos ainda consideram a utilização de forma isolada, ou seja,
utilizando apenas o PCA. No entanto, verifica-se uma tendência em combinar o PCA com
outros algoritmos [8] [9]. Em relação ao reconhecimento facial, ainda existem muitos desafios
que não possibilitam o reconhecimento facial de 100% dos casos, no entanto, alternativas estão
sendo propostas como a utilização de duas ou mais técnicas para processamento, incluindo o
PCA, ou até mesmo, a combinação de duas ou mais características biométricas.
A importância desse estudo está diretamente relacionado com a exploração de um
algoritmo amplamente utilizada no campo do reconhecimento de padrões e processamento de
imagens. Através dessa pesquisa, buscamos o comportamento do PCA na análise de padrões em
imagens digitais, enfatizando especificamente a aplicação em reconhecimento facial.
O artigo está organizado da seguinte forma: primeiramente, é apresentada uma
introdução dos conceitos e importância desse estudo para a área de reconhecimento de padrões e
processamento de imagens. Em seguida, são ilustrados os métodos utilizados para desenvolver o
estudo, acompanhado de uma descrição do algoritmo PCA e do problema de reconhecimento
facial.
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Após isso, são apresentados os resultados obtidos a partir da proposta deste artigo e da
tabela contendo a taxa de acerto para cada situação. Finalmente, é realizada uma discussão
acerca dos resultados obtidos considerando os desafios desse problema e propostas de melhorias
e trabalhos futuros.
2. Métodos e Desenvolvimento O projeto foi realizado no Laboratório de Comunicações Visuais (LCV) na
Universidade Estadual de Campinas, utilizando computadores com processador Core i7 e
memória RAM de 4GB. O código foi desenvolvido e executado utilizando o Matlab, versão
2012. O código da ferramenta PCA foi baseado no material disponível na internet1 e a base de
dados de faces, foi extraída da base de dados AT&T, também disponível para download em
[10]. O banco de dados utilizado no experimento é composto de 40 indivíduos, contendo 10
diferentes imagens de cada pessoa. As imagens estão no formato .PGM, com resolução de
92x112 pixels e 256 níveis de cinza por pixel. Algumas faces utilizadas no estudo são ilustradas
na figura 1.
Figura 1. Imagens faciais da base de dados AT&T
2.1. Algoritmo PCA
O PCA é uma das ferramentas mais utilizadas na área de reconhecimento de padrões e
processamento de imagens. Isso ocorre por ser uma ferramenta robusta e eficiente nesta área e a
seguir, será apresentada uma breve descrição da sua fundamentação matemática e seus
princípios de execução.
Basicamente, o algoritmo PCA tem como principal objetivo a redução da
dimensionalidade e redundância de dados de uma imagem. A sua aplicação consiste na redução
de dimensionalidade do conjunto de dados que possuem um grande número de variáveis
relacionadas, o que tornou esta técnica muito popular na área de reconhecimento facial.
A Análise de Componentes Principais faz uso de técnicas de Álgebra Linear, em
especial, com a utilização de autovetores e autovalores. Mas também, estão envolvidos outros
métodos matemáticos descritos a seguir:
1. Obtêm-se os dados e amostras dos vetores de dimensão n;
2. Calcular o vetor médio desses dados;
3. Subtrair a média de todos os itens;
4. Calcular a matriz de covariância utilizando todas as subtrações;
5. Calcular autovalores e autovetores da matriz de covariância;
6. Arranjar a matriz PCA.
2.2. Reconhecimento Facial
Dentro da área de reconhecimento biométrica, o reconhecimento facial é uma das
técnicas mais populares no âmbito de reconhecimento biométrico, e por isso, essa técnica tem
sido objeto de pesquisa de muitos pesquisadores ao redor do mundo. Existem muitas propostas
de técnicas e métodos para o reconhecimento facial, e verifica-se uma tendência na combinação
de diferentes técnicas de processamento com o objetivo de melhorar os resultados finais
[11][12].
1 Download disponível em: http://isa.umh.es/asignaturas/cscs/. Acessado em: 20 de abril de 2013
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O foco desse estudo não será estudar a combinação desses métodos ou a utilização de
outros métodos, contudo, o estudo apresentado nesse artigo abre um caminho para que
pesquisadores possam utilizar tais teorias do PCA em outras aplicações, buscando também a
fusão de outros métodos com o objetivo de melhorar os resultados apresentados neste artigo.
3. Resultados Para a realização dos testes, considerando que cada pessoa possui 10 imagens
representadas em diferentes posições, adotamos 5 imagens aleatórias para treinamento e o
restante foi utilizado para os testes. O total de imagens do banco de dados é de 400 imagens,
sendo assim, 200 imagens foram utilizadas para treinamento e 200 para testes. Além disso,
outro parâmetro utilizado foi a quantidade de dimensão da projeção (Nv) utilizado para
treinamentos, havendo uma variação de 10, 25 e 40 projeções.
Diversos filtros foram implementados através do Matlab, alterando características
relacionadas com a iluminação, contraste e brilho. Os filtros escolhidos são utilizados em
diversas situações envolvendo processamento de imagens e tratam informações importantes. Os
seguintes filtros foram utilizados para os testes:
Máscara unsharp.
Ajuste de contraste através da alteração dos níveis de cinza da imagem.
Ajuste de iluminação através do histograma.
Filtro gaussiano.
Filtro Mediano.
A figura 2 apresenta alguns exemplos de imagens geradas após a aplicação dos filtros.
Figura 2. Exemplos de imagens processadas utilizadas nos testes
A tabela 1 apresenta o resultado obtido na realização dos testes.
Imagens Nv = 10 Nv = 25 Nv = 40
Sem filtros (normal) 73,5% 79% 79,5%
Filtro Unsharp 70% 74% 75,5%
Ajuste de contraste 65,5% 75,5% 75,5%
Adapthistreq 60% 66,4% 68%
Filtro gaussiano 72,5% 78% 78,5%
Mediano 71,5% 78% 77%
Tabela 1. Resultados obtidos
5. Discussão Final Os resultados apresentados mostram que o PCA possui um bom desempenho no
reconhecimento de faces sob diferentes posições faciais, no entanto, o método possui muita
sensibilidade em relação a características inerentes de uma imagem como iluminação, brilho e
contraste. Isso deixa claro a necessidade de considerar estas informações ao implementar o PCA
para uma determinada aplicação na área de processamento de imagens. Mas ainda assim, pode-
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se observar que esse algoritmo possui um bom desempenho para a análise de padrões em
imagens digitais e justifica assim a sua popularidade nesta área de pesquisa.
Como discutido no tópico 2 deste artigo, existem outros métodos que podem ser
combinados com o PCA, tendo o objetivo de melhorar a performance da técnica. Tais métodos
podem ser as redes neurais artificiais, sistemas Fuzzy, algoritmos genéticos ou outras técnicas
matemáticas como a Análise de Discriminante Linear (LDA) e Máquinas Vetoriais de Suporte
(SVM).
Como alternativa de trabalhos futuros, sugerimos a inclusão de outras ferramentas
matemáticas combinadas com o PCA, gerando assim um método híbrido capaz de melhorar a
performance do sistema. Além disso, é importante considerar a implementação de um pré-
processamento com o objetivo de normalizar as condições da imagem de forma a criar boas
condições para o reconhecimento de informações importantes e que facilitem a execução de
algoritmos que reconhecem tais dados para o reconhecimento de padrões.
Referências
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[4] Sahebdel, S.; Bakhshi, H.; Nasseri, M.; Naser-Moghaddasi, M., "PCA relay strategies for sensor
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(ICBEIA), 2011 International Conference on , vol., no., pp.207,210, 5-7 June 2011
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[6] Faruqe, M.O.; Al Mehedi Hasan, M., "Face recognition using PCA and SVM," Anti-counterfeiting,
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[8] Jong-Min Kim; Myung-a Kang, "A Study of Face Recognition Using the PCA and Error Back-
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[9] Guoliang Yang; Lina Xu, "Face recognition algorithm combined with DCT, PCA and
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vol., no., pp.682,685, 18-20 Oct. 2012
[10] The Database of Faces, AT&T Laboratories Cambridge:
http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html . Acessado em: 15 de abril de 2010.
[11] Cheraghian, A.; Faez, K.; Dastmalchi, H.; Oskuie, F.B., "An efficient multimodal face recognition
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[12] Abate, A.F.; Nappi, M.; Riccio, D.; De Marsico, M., "Face, Ear and Fingerprint: Designing
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