@MASTERSTHESIS{ 2014:513579029,
 	title = {Detec??o de pontos fiduciais em faces humanas utilizando m?quina de vetores suporte},
 	year = {2014},
 	url = "http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4742",
 	abstract = "Atualmente, o problema da deten??o de pontos fiduciais em faces humanas vem recebendo crescente aten??o da comunidade cient?fica. Recentemente, podemos encontrar na literatura alguns sistemas desenvolvidos com o objetivo de realizar a detec?iia 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 ? extremamente sens?vel ? mudan?a de seus par?metros. lista ? uma dificuldade que n?o ? trivial de se explorar. Nesta dissertar ??o, propomos um sistema de detec??o de pontos fiduciais, que utiliza clasSificadores SVM, com o objetivo de investigar o desempenho dos classificadores para um con-junto de par?metros pr?-definidos. Com esta investiwida, pretendemos descrever o comportamento do sistema para o conjunto de par?metros e determinar qual ? a =bina??o de par?metros, e de seus valores, que produz o melhor desempenho pos-s?vel para o sistema ramo um todo. O sistema proposta ? 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 ? incrementado quando utilizamos a abordagem adotada. O desempenho do sistema ? satisfat?rio quando comparado com os de sistemas similares.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de P?s-gradua??o em Engenharia El?trica},
 	note = {Faculdade de Tecnologia}
}