@MASTERSTHESIS{ 2014:82509430,
 	title = {Detecção de pontos fiduciais em faces humanas utilizando máquina de vetores suporte},
 	year = {2014},
 	url = "http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4742",
 	abstract = "Atualmente, o problema da detenção de pontos fiduciais em faces humanas vem recebendo crescente atenção da comunidade científica. Recentemente, podemos encontrar na literatura alguns sistemas desenvolvidos com o objetivo de realizar a detecçiia de pontos fiduciais. Alguns destes representantes utilizam clasSifieadows SVM. Um dos problemas enfrentados por essa abordagem reside no fato de que o desempenho das clasSificadores SVM é extremamente sensível à mudança de seus parâmetros. lista é uma dificuldade que não é trivial de se explorar. Nesta dissertar ção, propomos um sistema de detecção de pontos fiduciais, que utiliza clasSificadores SVM, com o objetivo de investigar o desempenho dos classificadores para um con-junto de parâmetros pré-definidos. Com esta investiwida, pretendemos descrever o comportamento do sistema para o conjunto de parâmetros e determinar qual é a =binação de parâmetros, e de seus valores, que produz o melhor desempenho pos-sível para o sistema ramo um todo. O sistema proposta é complexo devido a. grande quantidade de etapas envolvidas. A avaliada de desempenho do sistema proposto foi realizada. para. onze pontas Aduri:ais da. face humana para. duas bases de dados de imagens (BiolD e Fim). O resultados demonstram que o desempenho do sistema. proposto é incrementado quando utilizamos a abordagem adotada. O desempenho do sistema é satisfatório quando comparado com os de sistemas similares.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica},
 	note = {Faculdade de Tecnologia}
}