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CPGEI (Qualificação) Chidambaram Chidambaram 27/09/11

Exame de Qualificação do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Quando 27/09/2011
das 13h30 até 17h20
Onde Sala de Defesas C-301
Nome do Contato Heitor Silvério Lopes
Participantes Prof. Heitor Silvério Lopes, Dr. Orientador - UTFPR
Prof. Hugo Vieira Neto, Dr. Co-orientador - UTFPR
Banca examinadora:
Prof. Heitor Silvério Lopes , Dr. Presidente - UTFPR
Prof. Carlos Eduardo Thomaz , Dr. - FEI
Prof. Luiz Antônio Pereira Neves , Dr. - UFPR
Prof. Hugo Vieira Neto , Dr. - UTFPR
Prof. Leyza Dorini, Dr. - UTFPR
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Uma abordagem integrada para reconhecimento facial

Resumo: O reconhecimento facial (RF) está sendo usado em muitas áreas, como no combate à falsificação de passaportes, identificação de criminosos, etc. Portanto, uma grande quantidade de imagens e seqüências de vídeo é capturada de ambientes não controlados, e ainda, sem qualquer padrão de especificação. Este é a situação real do Instituto de Identificação de Paraná (IIPR) onde imagens faciais são capturadas em prisões, hospitais e delegacias de polícia. O presente estudo é baseado no contexto do IIPR. Entre outros fatores, a presença de variação de iluminação pode afetar o RF, logo, este estudo será focado principalmente na variação de iluminação. A meta do RF é para identificar uma ou mais faces de imagens estáticas ou imagens de vídeo de um cenário ou de uma base de imagens. Neste trabalho, apresenta-se uma abordagem nova para detectar, reconhecer e recuperar faces de uma imagem única por pessoa usando imagens frontais e laterais, obtidas em condições de iluminação não controladas, baseada na compensação de iluminação e na abordagem de inteligência de enxames. As principais ações do RF envolvidas são a segmentação, detecção, extração de características, classificação, recuperação e, por último, o reconhecimento. Portanto, este trabalho será desenvolvido como um sistema integrado de reconhecimento o qual consiste de três principais etapas: detecção, reconhecimento e recuperação. Imagens faciais únicas e imagens estáticas e desordenadas de faces múltiplas serão usadas como a entrada no sistema, além de imagens faciais como um objeto de procura e imagens de consulta. O estudo inteiro é dividido em duas tarefas específicas: o RF usando imagens e o RF usando descritores compostos. Na primeira tarefa, a detecção e a identificação de face será feita usando a imagem facial numa imagem estática de múltiplas faces, e a detecção e verificação de face será feita usando-se apenas uma imagem única por pessoa. Na segunda, o RF será realizado através da construção de descritores compostos usando características de imagens faciais, descritores de nível intermediário e ontologia de objeto facial (se for possível). Como a detecção envolve muitas questões que incluem o tamanho, a posição, a orientação e a iluminação de faces, um algoritmo de inteligência de enxames apoiado num esquema hierárquico de extração de características será implementado para encontrar a imagem facial de objeto na imagem estática de múltiplas faces. A similaridade entre a imagem facial de objeto e a imagem alvo cortada deve ser maximizada. Portanto, este estudo será conduzido como um problema de otimização. Técnicas baseadas nos métodos de correlação, detectores de pontos de interesses, descritores de imagens e medidas geométricas serão utilizadas para extrair as características de imagens. O RF para a imagem única por pessoa será discutido aplicando-se uma abordagem baseada em aparência e na compensação de iluminação usando técnicas de perturbação de imagens. A última abordagem é baseada nos descritores compostos. Nesta, o RF será feita no domínio de uma estrutura de uma dimensão de descritores (1D) compostos. Este estudo será conduzido como uma pesquisa aplicada apoiado por experimentos computacionais utilizando técnicas adequadas que são encontradas na literatura.
Palavras-chave: Detecção de faces, Otimização, Inteligência de enxames, Extração de características, Iluminação

An integrated approach for face recognition

Abstract: Face recognition (FR) technology is being used in many areas, for example, to combat passport fraud, to identify criminals, etc. Hence, a large quantity of images and video sequences from uncontrolled conditions and without any specific standard are acquired from public places. This is the real situation of the Institute of Identification of Paraná (IIPR) where face images are captured from jails, hospitals and police station, and they have been used for recognition tasks. The present study is based on the context of IIPR. FR becomes a complex problem and the recognition performance can be affected with the presence of factors such as illumination variation, pose changes, occlusion and face expressions. However, this study will be focused on illumination variation. The main goal of the FR is to identify one or more faces from still images or video images of a scene or from a database face images using face object or query images. The main objective of this work to propose a novel approach for face detection (FD), recognition and retrieval of single image per person using both frontal and lateral face (profile) images or mugshots, obtained uncontrolled lighting conditions, based on illumination compensation and swarm intelligence approach. Main actions of FR involve segmentation, detection, features extraction from the face regions, classification, retrieval and, finally, recognition. Based on these tasks, this work will be developed as an integrated face recognition system which consists of three major stages: detection stage, recognition stage and retrieval stage. Single face images and still cluttered multiple faces images (SCMFIs) will be used as input to the system, in addition to the face object images and face query images. The entire study is subdivided into two specific tasks: FR using images and FR using composite descriptors. In the first task, FD and identification will be done using a face object image in a SCMFI, and FD and verification will be done using single sample image per person (SSIpP). In the second task, it is planned to do FR by constructing composite descriptors using image features, intermediate-level descriptors and face object ontology (if possible). Since FD involves many issues that include size, position, orientation and illumination of faces, a swarm intelligence algorithm with hierarchical feature extraction scheme will be implemented to find out the face object image in a SCMFI. Since the similarity between face object image and target cut image should be maximized, this study will be conducted as an optimization problem. Techniques based on correlation methods, interest points detectors, image descriptors and geometrical measures will be used to extract the image features for matching tasks. FR using SSIpP will be discussed applying the appearance-based approaches and illumination compensation using image perturbation techniques. The last approach of the present study is based on composite descriptors. In this, FR will be done from features and spatial matching domain to 1D structure of composite descriptors domain. This study will be conducted as an applied research supported by computational experiments with suitable techniques and methods that are found in the literature.
Keywords: Face Detection, Face Recognition, Optimization, Swarm Intelligence, Illumination, Feature Extraction

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