Um sistema de análise facial em tempo real para a classificação de postura de faces. - Rojas Reinoso, Loubrys Lázaro (2024)
A estimativa de pose da cabeça é uma área de pesquisa ativa com uma ampla gama de aplicações, incluindo reconhecimento facial, detecção de vivacidade, animação facial e muito mais. As pesquisas mostram que sistemas relacionados a rostos geralmente funcionam bem em cenários controlados, obtendo excelentes resultados com rostos completos e quase frontais. No entanto, desafios surgem ao lidar com perfis. Propomos um sistema de análise facial multitarefa, sem treinamento, projetado para classificar poses de rosto. Após receber uma imagem, o sistema pode ser capaz de detectar rostos e seus pontos de referência, estimar a pose do rosto através do grau de liberdade da cabeça humana, calculando os ângulos resolvendo o problema de Perspective-n-Point (PnP), uma sólida alternativa para aqueles que buscam um equilíbrio entre robustez e velocidade. Alguns dos métodos mais robustos geralmente dependem de soluções de aprendizado profundo, mas geralmente são inadequados para aplicações em tempo real ou exigem computadores de alto desempenho. Após estimar os ângulos, um modelo de ML supervisionado foi treinado para determinar rostos como frontais ou não frontais. O sistema fornecerá feedback em tempo real para os usuários corrigirem a pose da cabeça. O Erro Absoluto Médio (MAE) obtido foi de 4,24, garantindo velocidade de execução em tempo real em hardware de baixa potência. Para avaliar o modelo de aprendizado de máquina treinado, foram implementados três protocolos, com o Protocolo 2 apresentando os melhores resultados, com zeros falsos positivos, tornando-o uma excelente escolha para aplicações no mundo real. Além disso, testamos a proposta em um protótipo de conceito para abertura e verificação de contas. O sistema funcionou como pré-processamento de imagens, permitindo apenas imagens que atendem a requisitos específicos - rostos frontais. Medimos o impacto da proposta em outros sistemas de análise facial; o desempenho dos sistemas de reconhecimento facial e detecção de vivacidade melhorou significativamente, aumentando de 90% para 96% e de 62% para 87%, respectivamente.