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CPGEI (Mestrado): Flávio das Chagas Prodossimo-29/05/13

Defesa Pública de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Quando 29/05/2013
das 08h00 até 11h00
Onde Sala C301
Nome do Contato Prof. Heitor Silvério Lopes
Participantes Prof. Heitor Silvério Lopes, Dr. Orientador - UTFPR
Banca examinadora:
Prof. Heitor Silvério Lopes, Dr. Presidente - UTFPR
Prof. Luiz Antônio Pereira Neves , Dr. - UFPR
Prof. Leyza Elmeri Baldo Dorini , Dra. - UTFPR
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Metodologia para a Captura, Detecção e Normalização de Imagens Faciais

Resumo: O reconhecimento facial está se tornando uma tarefa comum com a evolução da tecnologia da informação. Este artefato pode ser utilizado na área de segurança, controlando acesso a lugares restritos, identificando pessoas que tenham cometido atos ilícitos, entre outros. Executar o reconhecimento facial é uma tarefa complexa e, para completar este processo, são implementadas etapas que compreendem: a captura de imagens faciais, a detecção de regiões de interesse, a normalização facial, a extração de características e o reconhecimento em si. Dentre estas, as três primeiras são tratadas neste trabalho, que tem como objetivo principal a normalização automática de faces. Tanto para a captura de imagens quanto para a normalização frontal existem normas internacionais que padronizam o procedimento de execução destas tarefas e que foram utilizadas neste trabalho. Além de seguir estas normas, outras padronizações foram desenvolvidas para construir uma base de imagens faciais com o objetivo de auxiliar o processo de reconhecimento facial. Também foi criada uma nova metodologia para normalização de imagens faciais laterais, baseando-se nas normas da normalização frontal. Foram implementadas normalização semiautomática frontal, semiautomática lateral e automática lateral. Para a execução da normalização facial automática são necessários dois pontos de interesse, os dois olhos, o que torna indispensável a execução da etapa de detecção de regiões de interesse. Neste trabalho, foram comparadas duas metodologias semelhantes para detecção. Onde, primeiramente foi detectada uma região contendo ambos os olhos e, em seguida, dentro desta região, foram detectados cada um dos olhos de forma mais precisa. Para as duas metodologias foram utilizadas técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões. A primeira metodologia, baseada no algoritmo Viola e Jones, utiliza como filtro o Haar-Like Features em conjunto com a técnica de reconhecimento de padrões Adaptative Boosting. Sendo que as técnicas equivalentes no segundo algoritmo foram o Local Binary Pattern e o Support Vector Machines, respectivamente. No segundo algoritmo também foi utilizado um algoritmo de otimização de busca baseado em vizinhança, o Variable Neighborhood Search. Os estudos resultaram em uma base com 3726 imagens, mais uma base normalizada frontal com 966 imagens e uma normalizada lateral com 276 imagens. A detecção de olhos resultou, nos melhores testes, em aproximadamente 99% de acerto para a primeira metodologia e 95% para a segunda, sendo que em todos os testes o primeiro algoritmo foi o mais rápido. Com o desenvolvimento de trabalhos futuros pretende-se: tornar públicas as bases de imagens, melhorar a porcentagem de acerto e velocidade de processamento para todos os testes e melhorar a normalização, implementando a normalização de plano de fundo e também de iluminação.
Palavras-chave: Base de Imagens Faciais, Normalização Facial, Detecção de ROIs, Reconhecimento Facial

Methodology for Capture, Detection and Normalization of Facial Images

Abstract: With the evolution of information technology Facial recognition is becoming a common task. This artifact can be used in security, controlling access to restricted places and identifying persons, for example. Facial recognition is a complex task, and it's divided into some process, comprising: facial images capture, detection of regions of interest, facial normalization, feature extraction and recognition itself. Among these, the first three are treated in this work, which has as its main objective the automatic normalization of faces. For the capture of images and for the image normalization there are international standards that standardize the procedure for implementing these tasks and which were used in this work. In addition to following these rules, other standardizations have been developed to build a database of facial images in order to assist the process of face recognition. A new methodology for normalization of profile faces, based on the rules of frontal normalization. Some ways of normalization were implemented: frontal semiautomatic, lateral semiautomatic and automatic frontal. For the execution of frontal automatic normalization we need two points of interest, the two eyes, which makes it a necessary step to execute the detection regions of interest. In this work, we compared two similar methods for detecting. Where was first detected a region containing both eyes and then, within this region were detected each eye more accurately. For the two methodologies were used techniques of image processing and pattern recognition. The first method based on the Viola and Jones algorithm, the filter uses as Haar-like Features with the technique of pattern recognition Adaptive Boosting. Where the second algorithm equivalent techniques were Local Binary Pattern and Support Vector Machines, respectively. In the second algorithm was also used an optimization algorithm based on neighborhood search, the Variable Neighborhood Search. This studies resulted in a database with 3726 images, a frontal normalized database with 966 images and a database with face's profile normalized with 276 images. The eye detection resulted in better tests, about 99 % accuracy for the first method and 95 % for the second, and in all tests the first algorithm was the fastest. With the development of future work we have: make public the images database, improve the percentage of accuracy and processing speed for all tests and improve the normalization by implementing the normalization of the background and also lighting.
Keywords: Face Images Database, Face Normalization, ROIs Detection, Facial Recognition

Lista de publicações:
PRODOSSIMO, F. C.; CHIDAMBARAM, C.; LOPES, H. S. Otimização da Detecção de Olhos em Imagens Faciais utilizando os Algoritmos Colônia de Abelhas Artificiais e Harmony Search. In: X CONGRESSO BRASILEITO DE INTELIÊNCIA COMPUTACIONAL, 2011. Fortaleza. Anais do X Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC 2011).

PRODOSSIMO, F. C.; CHIDAMBARAM, C.; LOPES, H. S. Proposta de uma Metodologia Híbrida para a Construção de um Banco de Imagens Faciais Normalizadas. In: VIII WORKSHOP DE VISÃO COMPUTACIONAL, 2012. Goiânia. Anais do VIII Workshop de Visão Computacional (WVC 2012).

PRODOSSIMO, F. C.; CHIDAMBARAM, C.; LOPES, H. S. Eye detection Approaches based on AdaBoost and SVM algorithms. In: IX WORKSHOP DE VISÃO COMPUTACIONAL, 2013. Niterói. (Artigo aceito para apresentação de pôster, a ser publicado).

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