Este documento apresenta um algoritmo de reconhecimento facial usando redes neurais MLP. É descrito o processo de extração de características das imagens, treinamento da rede neural e teste do sistema em diferentes configurações, alcançando taxa de acerto de até 98,33%.

1. Reconhecimento de Faces Utilizando Redes Neurais MLP
Autor: Adilmar Coelho Dantas1,
Orientador: Márcia Aparecida Fernandes1
1Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Universidade Federal do Uberlândia (UFU)
Uberlândia – MG – Brasil
adilmar@mestrado.ufu.br
Nível: Mestrado
Resumo. Este artigo apresenta um algoritmo usando técnicas de redes neurais para
reconhecimento de faces. Este problema consiste na entrada de imagens contendo fa-ces
associadas com um identificador, tais características são extraídas para o correto
reconhecimento de padrões após passar pela rede neural que são modelos computaci-onais
inspirados pelo sistema nervoso central de um animal (em particular o cérebro)
que é capaz de realizar o aprendizado de máquina bem como o reconhecimento de pa-drões,
neste trabalho são analisadas variações da própria rede neural e comparação
com outras técnicas apresentadas como solução para este problema.
Palavras-Chave. Reconhecimento de Faces, Reconhecimento de Facial , Redes Neu-rais.
1. Introdução e Motivação
As pesquisas em reconhecimento de faces são tão antigas quanto à própria área de Visão Com-putacional,
com trabalhos datados a mais de trinta anos, assim a literatura sobre o assunto é
bastante extensa e contém as mais variadas técnicas e também muitas aplicações [1].
Dentre as motivações deste artigo proposto pode-se citar: autenticação para sistemas
biométricos passaportes e fichas criminais; sistemas de segurança e controles de acesso; moni-toramento
de multidões em estações, shoppings, criação de retratos falados, exploração, com-paração
de técnicas para esse tipo de aplicação.
2. Fundamentação Teórica
Segundo (Sung et al., 1994), o reconhecimento de faces está diretamente relacionado à detec-ção
de tais objetos dentro das imagens apresentadas como entrada de um sistema reconhece-dor.
Uma primeira etapa para um reconhecedor automático de faces é portanto a detecção da
presença de um rosto na imagem e, a partir daí, a comparação de tal rosto com os modelos
conhecidos pelo sistema.
O reconhecimento consiste em confirmar se uma imagem de face é conhecida pelo sis-tema.
Não é necessário realizar a ligação da face a um nome e sim atribuir-lhe uma classifi-cação:
conhecida ou desconhecida. A identificação deve realizar o reconhecimento e associar
uma identidade à face apresentada.
Redes Neurais Artificiais ou simplesmente Redes Neurais, são sistemas computacionais
que procuram reproduzir, através de programas de computadores ou circuitos eletrônicos, de
maneira simplificada, o funcionamento de uma rede neural biológica do cérebro humano.

2. As redes neurais artificiais têm contribuído no desenvolvimento de sistemas de reconhe-cimento
e classificação de padrões em processamento de imagens e são utilizadas em vários
trabalhos voltados ao reconhecimento de expressões faciais [2].
As mais variadas topologias e arquiteturas de redes neurais artificiais são utilizadas nes-ses
tipos de sistemas, dentre as quais destacamos a MLP (Multi-Layer Perceptron) [3], RBF
(Radial Base Fuction) [4] e também trabalhos que usam redes de Hopfield, com o objetivo
de detectar mudanças de expressões em uma face [5] [6] e classificação apenas de cores em
imagens [7].
Dentre outras técnica para reconhecimento e classificação de sistemas diversos inclu-sive
de reconhecimento facial podemos citar a análise dos componentes principais (PCA) é um
meio de se identificar padrões em um conjunto de dados e expressar suas similaridades e dife-renças.
Também é um método bastante eficaz para quando há a necessidade da caracterização
de padrões a partir de dados com alta dimensionalidade.
Todas essas técnicas têm como objetivo comum aumentar a precisão e reduzir o tempo
de execução. Segundo (Ben-Yacoub et al., 1999) a confiabilidade e o tempo de resposta de um
sistema de detecção de rostos influencia diretamente no desempenho e emprego desse sistema.
De forma geral, sistemas de reconhecimento facial devem passar pelas seguintes etapas,
descritas na figura 1, essas estapas serão descritas mais adiante no artigo.
Figura 1. Etapas para reconhecimento automático de faces
Primeiro e definida uma base de dados para os experimentos,neste artigo a base de dados
selecionada é a ORL composta por 400 images ao todo, e com 40 faces diferentes, após este
proceso extrai-se dessas imagens as informações pertinentes para o sistema, cria-se uma base
contendo esses padrões que através de alguma técnica será capaz de realizar o reconhecimento,
identificação ou categorização das mesmas.
3. Contribuição do Trabalho
O reconhecimento de faces por se tratar de um sistema biométrico traz grandes contribuições
para a área de sistemas de segurança. Uma vez que estes sistemas podem utilizar desta téc-nica
ou de um conjunto delas para garantir a eficiência e eficácia deste sistema, ou até mesmo
combiná-las com outras técnicas existentes.
Outra grande contribuição forte é que o trabalho proposto demostra que com técnicas
simples, sem envolver funções complexas de processamento de imagens é possível desenvolver
um sistema com tal funcionalidade e alcançar resultados significantes em combinação com
redes neurais.

3. 4. Estado atual do Trabalho
Dentre os problemas encontrados durante a reprodução do trabalho podemos citar que algumas
especificações das técnicas e da própria configuração da rede neural não constavam ou estavam
incompletas ou até mesmo não foram descritas.
Para sanar algumas das dificuldades da técnica utilizada no trabalho para converter a
imagem em entrada para a rede neural, foi experimentada duas técnicas, a primeira delas a
transformada discreta do cosseno. A mesma realiza o acúmulo dos coeficientes mais significa-tivos
no canto superior direito da imagem, proporcionando melhor capacidade de compressão
da informações antes de repassar como entrada para a rede neural.
A segunda técnica testada utiliza todas as informações de cada pixel pertencentes a ima-gem
extraída da base de dados ORL que possuem 23 colunas por 28 linhas, nota-se este apre-sentou
ser mais similar ao artigo proposto para reprodução, na figura 2 temos a representação
desta conversão.
Figura 2. Converção da imagem em RGB para entrada na rede neural
Nos testes realizados para a classificação da face, as duas técnicas obtiveram pratica-mente
os mesmos resultados, a grande diferença está neste pre processamento realizado pela
técnica da transformada discreta de cosseno, reduzindo o volume de dados gerados quando
processado as 400 imagens, ao todo pertencentes a base de dados um uso.
Outra dificuldade foi a escolha do ambiente para desenvolvimento da rede neural, o qual
não foi citado, optamos por questões de maior experiência de uso e pelo fato das ferramentas
ligadas para a área de redes neurais disponíveis a plataforma Matlab.
Sanada essas dificuldade foi desenvolvida a rede neural MLP, este tipo de rede durante o
treinamento com o algoritmo backpropagation, a rede opera em uma sequência de dois passos.
Primeiro, um padrão é apresentado à camada de entrada da rede. A atividade resultante flui
através da rede, camada por camada, até que a resposta seja produzida pela camada de saída.
No segundo passo, a saída obtida é comparada à saída desejada para esse padrão particular. Se
esta não estiver correta, o erro é calculado. O erro é propagado a partir da camada de saída até
a camada de entrada, e os pesos das conexões das unidades das camadas internas vão sendo
modificados conforme o erro é retropropagado.
Os primeiros testes os resultados não bateram justamente pelo fato de no trabalho pro-posto
não conter a configuração ideal para a rede neural desenvolvida, especificadamente para
este problema de reconhecimento facial.
Para sanar essa dificuldade e consequentemente obter melhores resultados a rede neural
foi testada exaustivamente com diversas configurações no número de camadas ocultas, uma vez

4. que o número de neurônios da saída é o número de classificações possíveis, neste caso 40. A
melhor configuração encontrada para o número de neurônios da camada oculta foi de 90 neurô-nios,
a camada de entrada mesmo passando todos os 644, ou seja, cada pixel pertencente da
imagem de dimensões 28x23. A função do Matlab determina automaticamente esses neurônios
de entrada quando este é muito grande, a figura 3 demostra com mais detalhes a rede neural e
suas configurações finais.
Figura 3. Rede neural MLP e suas configurações
5. Análise de Resultados
Para se chegar na configuração ideal para rede neural, em específico o número de neurônios
da camada oculta foi testado valores em um intervalo de 10 até 100 neurônios e analisado o
tempo de execução da rede neural, a partir destes dados foi possível montar o seguinte gráfico,
apresentado na figura 4, o qual demostra essa relação entre números de neurônios e o tempo de
treinamento da rede neural.
Figura 4. Relação: Neurônios da camada oculta x Tempo de execução
Com base nestes resultados optamos por fixar o número de neurônios da camada oculta
em 90 neurônios, garantindo assim um bom tempo de execução e uma boa convergência.
Para testes da rede neural, utilizamos a seguinte configuração: quantidade de imagens
para treino, teste e validação. Os testes foram realizados com 1-2-7, 3-2-5, 5-2-3, 7-2-1 , a

5. tabela 1 demostras esses experimentos e suas respectivas taxas de acerto. Os experimentos
foram executados em um total de 10 execuções.
Relação Taxa de Acerto
1-2-7 64,11%
3-2-5 89,15%
5-2-3 93,66%
7-2-1 98,33%
Tabela 1. Resultados com os dez experimentos
Podemos observar pelos resultados que a relação 7-2-1 obteve a melhor taxa de reco-nhecimento
foi a 7-2-1 um pouco melhor do que a encontrada no artigo mesmo que relativa-mente
pequena a diferença. A pior taxa de acerto foi para a configuração 1-2-7 onde a rede
neural chegou a errar 130 vezes durantes os testes, pois a base de dados contém imagens de
diversas posições com e sem acessórios como por exemplo óculos.
Como o algoritmo PCA não utiliza imagens para validação, os testes foram realizados
somando as quantidades das imagens de treino e validação das relações utilizadas para o treino
das Redes Neurais, onde estas imagens foram transformadas nos vetores de características (base
de treino). Para cada pessoa testada a imagem é transformada pelo PCA também no vetor de
característica e comparado através da menor Distância Euclidiana encontrada na base de treino.
O número de características utilizadas para o cálculo da Distância Euclidiana foi fixado
em 10. Na figura 5 temos um comparativo entre as taxas de acerto utilizando redes neurais MLP
e a técnica de PCA.
Figura 5. Performace entre MLP e PCA
Para uma melhor facilidade de realização de teste foi desenvolvida uma interface para
treinamento e para o reconhecimento da face, essa interface pode ser observada na figura 6.
Apesar de simples, ela facilita o acesso ao sistema tanto na parte de MLP e PCA.

6. Figura 6. Interface desenvolvida
6. Referências
1-Haykin, S.; Neural networks: a comprehensive foundation, 2/E; Prentice Hall, 1999.
2-Neto, E.; Ling, L. Lee; Sistema de Reconhecimento Facial Baseado em Análise de
Componentes Principais; SBT 97, 1997.
3-Neto, E.; Sistema de Identificação Pessoal Utilizando Técnicas de Reconhecimento
e Verificação Facial Automáticas. Tese de Mestrado, 1997.
4-Bianchi, R.;Visão Computacional Aplicada ao Controle de Micro Robôs. São Paulo, 2001.
5-Feitosa, R.; Vellasco, M.; Oliveira, D.; Andrade, D.; Maffra, S.; Classificação de Ex-pressões
Faciais Utilizando Redes Neurais Backpropagation e RBF. Rio de Janeiro, 1999.
6-Tiscione, J.; Projeto OCHRE. Avaliado como http://www.hhs.net/tiscione/applets/ochre.html.
7-Universidade Estadual de Maringá. Análise de Componentes Principais, Avaliado
como http://www.din.uem.br/ia/pca/.
Sung, KK.; Poggio, T., Example-Based Learning for View-Based Human Face
Detection,IEEE- Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.
20, No 1, janeiro de 1998.