Banca de DEFESA: FILLIPE LEVI GUEDES MADUREIRA
16/08/2018 10:01
Este trabalho é um estudo da relação entre a dimensão intrínseca de vetores de características aplicados à classificação de sinais de vídeo no intuito de realizar-se a leitura labial. Nas tarefas de reconhecimento de padrões, a extração de características relevantes é crucial para um bom desempenho dos classificadores. O ponto de partida foi a reprodução do trabalho de J.R. Movellan [1], que realiza a classificação de gestos labiais com HMM na base de dados Tulips1, utilizando somente o sinal de vídeo. A base é composta pelos primeiros 4 numerais em inglês. O trabalho original utiliza vetores de características de dimensão muito alta em relação ao tamanho da base. Consequentemente, o ajuste de classificadores HMM se tornou problemático. Estratégias de extração de características e esquemas de classificação alternativos foram propostos, a fim de analisar o desempenho da dimensão intrínseca no desempenho de classificadores.
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