Comparação do desempenho do classificador de novidades com o classificador do vizinho mais próximo no reconhecimento facial

Resumo

Este artigo propõe a utilização do classificado de novidade para reconhecimento de face. Esse classificador é baseado na utilização do filtro de novidade, proposto por Kohonen. O desempenho do novo classificador é comparado com o desempenho do classificador vizinho mais próximo, usando distância euclidiana. A base de dados utilizada para essa comparação foi a base ORL. A informação da face é extraída utilizando PCA e 2DPCA. Os seguintes resultados são apresentados: taxa de reconhecimento versus número de autovetores, no modo de identificação e verificação e taxa de erro equivalente para o modo de verificação. Os resultados obtidos mostraram que o classificador proposto tem um desempenho melhor do que o desempenho do vizinho mais próximo e do que outros classificadores anteriormente publicados usando a mesma base, quando a estratégia Deixa-um-fora (Leave-one-out). A melhor taxa de reconhecimento, 100%, foi obtida com essa metodologia de teste.