Um Novo Método para Reconhecimento Facial Usando Rede Neural Convolucional

Neste artigo, é testado o desempenho da Rede Neural Convolucional (CNN) proposta com três métodos bem conhecidos de reconhecimento de imagem, como Análise de Componentes Principais (PCA), Histogramas de Padrões Binários Locais (LBPH) e K-Vizinhos Mais Próximos (KNN). Em nossos experimentos, a precisão geral do reconhecimento da PCA, LBPH, KNN e da CNN proposta é demonstrada. Todos os experimentos foram implementados no banco de dados ORL e os resultados experimentais obtidos foram mostrados e avaliados. Este banco de dados facial consiste em 400 sujeitos diferentes (40 classes/10 imagens para cada classe). O resultado experimental mostra que o LBPH fornece melhores resultados do que PCA e KNN. Esses resultados experimentais no banco de dados ORL demonstraram a eficácia do método proposto para reconhecimento facial. Para a CNN proposta, obtivemos uma precisão de reconhecimento máxima de 98,3%. O método proposto baseado em CNN supera os métodos de ponta.