| dc.description.abstract | O Reconhecimento Automático de faces é considerado uma tarefa bem complexa, pois é influenciado por diversos fatores como variação de iluminação, ruídos na imagem, expressão facial, óculos, mudança nos cabelos, barba ou bigode e pose. Devido as dificuldades comumente encontradas na área surgiram diversas abordagens diferentes para a resolução do problema do reconhecimento facial. Este trabalho apresenta uma abordagem para a resolução do problema de reconhecimento facial, utilizando uma rede neural do tipo MLP (Multilayer Perceptron) treinada com o algoritmo Rprop. O objetivo deste trabalho é demonstrar a eficiência de redes do tipo MLP aplicada no reconhecimento de faces. Para tal foi implementado um sistema que deve identificar indivíduos a partir de fotografias da face, fornecidas pelo banco de faces ORL(Olivetti Research Laboratory). Os testes foram realizados considerando variações na quantidade de camadas intermediárias(ocultas), no número de neurônios em cada camada intermediária e nas dimensões das imagens de entrada da rede. Onde foi avaliado o desempenho de cada variação da rede, com o intuito de identificar a estrutura que consiga o melhor desempenho. | pt_BR |
