A contribution for single and multiple faces recognition using feature-based approaches

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Chidambaram, Chidambaram
• Orientador(a): Lopes, Heitor Silvério
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
• Palavras-chave em Português: Biometria; Percepção facial; Engenharia elétrica; Biometry; Face perception; Electric engineering
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/715

Entre os sistemas de reconhecimento biométrico, a biometria da face exerce um papel importante nas atividades de pesquisa e nas aplicações de segurança, pois a face pode ser obtida sem conhecimento prévio de um indivíduo. Atualmente, uma grande quantidade de imagens digitais e seqüências de vídeo têm sido adquiridas principalmente sob condições não-controladas, freqüentemente com ruído, borramento, oclusão e variação de escala e iluminação. Por esses problemas, o reconhecimento facial (RF) é ainda considerado como uma área de pesquisa ativa e uma tarefa desafiadora. A motivação vem do fato que o reconhecimento de faces nas imagens com fundo complexo e em base de imagens faciais tem sido uma aplicação de sucesso. Portanto, o principal foco deste trabalho é reconhecer uma ou mais faces em imagens estáticas contendo diversos indivíduos e um individuo (face) em uma base de imagens com faces únicas obtidas sob condições diferentes. Para trabalhar com faces múltiplas, uma abordagem semi-supervisionada foi proposta baseada em características locais invariantes e discriminativas. A extração de características (EC) locais é feita utilizando-se do algoritmo Speeded-Up Robust Features (SURF). A busca por regiões nas quais as características ótimas podem ser extraídas é atendida através do algoritmo ABC. Os resultados obtidos mostram que esta abordagem é robusta e eficiente para aplicações de RF exceto para faces com iluminação não-uniforme. Muitos trabalhos de RF são baseados somente na extração de uma característica e nas abordagens de aprendizagem de máquina. Além disso, as abordagens existentes de EC usam características globais e/ou locais. Para obter características relevantes e complementares, a metodologia de RF deve considerar também as características de diferentes tipos e semi-globais. Portanto, a abordagem hierárquica de RF é proposta baseada na EC como globais, semi-globais e locais. As globais e semi-globais são extraídas utilizando-se de Color Angles (CA) e Edge Histogram Descriptors (EHD) enquanto somente características locais são extraídas utilizando-se do SURF. Uma ampla análise experimental foi feita utilizando os três métodos individualmente, seguido por um esquema hierárquico de três - estágios usando imagens faciais obtidas sob duas condições diferentes de iluminação com expressão facial e uma variação de escala leve. Além disso, para CA e EHD, o desempenho da abordagem foi também analisado combinando-se características globais, semi-globais e locais. A abordagem proposta alcança uma taxa de reconhecimento alta com as imagens de todas as condições testadas neste trabalho. Os resultados enfatizam a influência das características locais e semi-globais no desempenho do reconhecimento. Em ambas as abordagens, tanto nas faces únicas quanto nas faces múltiplas, a conquista principal é o alto desempenho obtido somente com a capacidade discriminativa de características sem nenhum esquema de treinamento.