@MASTERSTHESIS{ 2014:2063240824,
 	title = {Comparação do desempenho do classificador de novidades com o classificador do vizinho mais próximo no reconhecimento facial},
 	year = {2014},
 	url = "http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/3297",
 	abstract = "Este trabalho propõe a utilização do classificador de novidades para reconhecimento de faces, o qual é baseado no filtro de novidades, proposto por Kohonen. Para avaliar o desempenho do novo classificador é feita uma comparação com o classificador do vizinho mais próximo, usando a métrica da distância euclidiana. A base de dados utilizada para essa comparação foi a base ORL. A informação da face é extraída utilizando os métodos PCA, 2DPCA e (2D)2PCA, sem usar qualquer tipo de pré-processamento (fotométrico ou geométrico). Os seguintes resultados são apresentados no modo de identificação: taxa de reconhecimento rank 1 e as curvas CMC, no modo verificação: as taxas de correta aceitação (CAR), de erro equivalente (EER), as curvas ROC e área sob a curva ROC (AUC). Os resultados obtidos mostraram que o classificador proposto tem um desempenho melhor do que o desempenho do vizinho mais próximo e do que outros classificadores anteriormente publicados usando a mesma base, quando a estratégia de validação cruzada 10-fold é usada, com essa estratégia a taxa de reconhecimento obtida foi de 100%",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica},
 	note = {Faculdade de Tecnologia}
}