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Title: Análise odonto facial para identificação biométrica
Other Titles: Facial dental analysis for biometric identification
Authors: Carmo, Alile Fixina do
metadata.dc.contributor.advisor: Monteiro, Roberto Luiz Sousa
metadata.dc.contributor.advisor-co: Santos Filho, Eudaldo Francisco dos
metadata.dc.contributor.referees: Sampaio, Renelson Ribeiro
Santos, Leandro Brito
Keywords: Visão computacional;Biometria;Detecção Facial;Imagem Digital
Issue Date: 2019
Publisher: Centro Universitário SENAI CIMATEC
Citation: CARMO, Alile Fixina do. Análise odonto facial para identificação biométrica. Orientador: Roberto Luiz Sousa Monteiro. 2019. 84 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial) – Centro Universitário SENAI CIMATEC, Salvador, 2019.
metadata.dc.description.resumo: O processo de identificação humana ou identificação biométrica consiste em diferenciar uma pessoa da outra através de suas características únicas (físicas, psíquicas, funcionais e civis). As técnicas de biometria mais citadas são: a impressão digital, retina, pulso e reconhecimento facial. Normalmente, as áreas da face detectadas no processo de reconhecimento facial são olho, nariz, boca e queixo. Esse trabalho aborda a primeira fase do reconhecimento facial – a detecção facial, e propõe identificar, em uma imagem digital, as características dos dentes caninos superiores em: normal (N), longo (L), curto (C) e inclinado no seu longo eixo (I) e detectar a estrutura facial boca, isolando – a em corte individual. Softwares gratuitos foram utilizados tanto para confecção da malha usada para delimitar os parâmetros classificação das características, como para a construção do gráfico com os resultados da prevalência de cada característica estudada. A base de dados de imagem utilizada foi a base aberta Label Face in the Wild (LFW) da Universidade de Massachusetts. Para o tratamento, detecção e recorte da área de interesse da face (a boca) o software MATLAB (MATrix LABoratory) foi o escolhido. Como resultado, observou-se uma maior prevalência da característica normal em relação aos outros, como também observamos que uma mesma imagem pode apresentar mais de uma característica. A importância desse trabalho é oferecer mais uma ferramenta, tanto na área da saúde quanto na biometria, uma vez que possibilita avaliar e identificar anomalia de posição, alteração de longo eixo e alteração de forma dos dentes caninos superiores.
Abstract: The process of human identification or biometric identification consists of differentiating one person from another through its unique characteristics (physical, psychic, functional and civil). The most cited biometric techniques are: fingerprint, retina, pulse and facial recognition. Normally, the areas of the face detected in the recognition process are the eye, nose, mouth and chin. This paper addresses the first phase of facial recognition - facial detection, and proposes to identify, in a digital image, the upper canine tooth´s characteristics in: normal (N), long (L), short (S) and inclined in its long axis (I) and to detect the facial structures eye, pupil, nose, mouth, isolating them in individual cuts. Free tools such as images of open database Label Face in the Wild (LFW) from the University of Massachusetts, MatLab ((MATrix LABoratory) software, Paint and microsoft office excel 2007 have been used in the development of this work. As a result, a higher prevalence of the normal characteristic was observed in relation to the others, as we also observed that the same image may present more than one characteristic. The importance of this work is to offer one more tool to the healthcare professional, capable of assessing and identifying position anomalies, long axis alterations and upper canine teeth shape alterations.
URI: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1801
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado (PPG MCTI)

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