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METODOLOGIAS PARA IDENTIFICAÇÃO DE FACES EM IMAGENS: INTRODUÇÃO E EXEMPLOS DE RESULTADOS

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METODOLOGIAS PARA IDENTIFICAÇÃO DE FACES EM IMAGENS: INTRODUÇÃO E EXEMPLOS DE RESULTADOS. Fernando Carvalho, João Manuel R. S. Tavares. ISEP – Instituto Superior de Engenharia do Porto FEUP – Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto LOME – Laboratório de Óptica e Mecânica Experimental.

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metodologias para identifica o de faces em imagens introdu o e exemplos de resultados

METODOLOGIAS PARA IDENTIFICAÇÃO DE FACES EM IMAGENS:INTRODUÇÃO E EXEMPLOS DE RESULTADOS

Fernando Carvalho, João Manuel R. S. Tavares

ISEP – Instituto Superior de Engenharia do Porto

FEUP – Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

LOME – Laboratório de Óptica e Mecânica Experimental

imagens de faces exemplos de metodologias e aplica es

| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações

Introdução:

  • Em Visão Computacional, uma das áreas que tem tido elevado interesse, por parte dos seus investigadores, é a das imagens de faces;
  • Nesta apresentação, são resumidamente indicadas várias aplicações e sumariamente descritas três das metodologias existentes;
  • Para cada metodologia considerada são apresentados alguns resultados experimentais, obtidos a partir do uso da plataforma de desenvolvimento Matlab.

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imagens de faces exemplos de metodologias e aplica es1

| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações

As metodologias existentes, no domínio das imagens de faces, são usualmente utilizadas em Visão Computacional para:

  • Detecção de faces;
  • Extracção de características faciais;
  • Reconhecimento e seguimento temporal de faces;
  • Classificação/análise de expressões faciais;
  • Geração de faces virtuais;
  • Simulação do estado emocional nas faces;
  • Simulação do efeito do envelhecimento nas faces; etc.

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| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações

Metodologias consideradas:

  • Correlação Cruzada;
  • Detecção de zonas de Pele;
  • Modelos Protótipos Deformáveis.

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| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Imagem com a face e sub-imagem do olho: imagens originais (em cima),após a normalização (em baixo) e respectivos histogramas (ao lado).

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações

Método de Correlação Cruzada

Descrição :

  • Permite a detecção de uma sub-imagem (Template), relativa a uma dada característica facial, como o olho, a boca, etc;
  • Consiste na determinação da transformada de Fourier, da Imagem com a face e da sub-imagem, seguida da correlação cruzada entre as transformadas;
  • Os coeficientes de correlação são obtidos pela transformada Inversa de Fourier;
  • As coordenadas correspondentes ao valor máximo dos coeficientes de correlação, corresponde à potencial localização da sub-imagem.

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| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

“Mapa” dos Coeficientes de Correlação

Imagem original com a sinalização, a vermelho, da correspondente localização da sub-imgem

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações
  • Exemplo de resultados

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| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações

Método de Detecção de Zonas de Pele

Descrição:

  • Conversão do formato RGB para o formato YCRCB, permite:
    • A eliminação do efeito da luminosidade;
    • A implementação de um modelo de probabilidade que segue uma distribuição normal ou Gaussiana;
  • É calculada a Média e a Covârianciado modelo de probabilidade, a partir de um conjunto de amostras de pele, convertidas no formato YCRCB, de vários indivíduos;
  • O algoritmo, tendo como referência a Média e a Covâriancia das amostras, procede à determinação da probabilidade de dado pixel, de dada imagem em análise, pertencer a uma dada zona de pele;
  • Por último, faz a segmentação da imagem pelas zonas de pele encontradas, e procede à respectiva representação binária dessas mesmas zonas.

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| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Imagem original, Componente Y - intensidade, Cb – Componente azul, Cr – Componente vermelha. (da esquerda para a direita)

Imagem com 32 amostras de pele, extraídas da face de indivíduos de raça branca, e de ambos os sexos

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações
  • Conversão do Formato RGB para o Formato YCRCB
  • Amostras de pele

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| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Consideremos as variáveis aleatórias

são representadas por:

e

, cuja média

e a co-variância

e atendendo que:

pode-se definir a função de probabilidade da distribuição Gaussiana como:

Função de probabilidade obtido das

amostras de pele consideradas

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações
  • Modelo de probabilidade da distribuição normal

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| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Imagem de probabilidade e

respectiva binarização (da

esquerda para a direita).

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações
  • Resultado obtido a partir do detector de zonas de pele
  • Verificação dos segmentos correspondentes a Faces:
  • Utiliza-se o algoritmo de correlação cruzada;
  • A sub-imagem é um modelo facial adequado;
  • A imagem a correlacionar, de níveis de cinzento, corresponde a uma dada zona de pele a verificar;
  • É determinado o ângulo de inclinação da zona a verificar, sendo este atribuído ao modelo facial (aumenta-se a eficácia da correlação);
  • É estabelecido um limiar nos coeficientes de correlação, cerca de 0.6, que permite considerar ou não o segmento como face.

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| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Segmento facial, níveis de correlação e modelo facial

(da esquerda para a direita)

Face circunscrita por

um rectângulo

Sequência de detecção, com

múltiplas faces

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações
  • Exemplos de resultados

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| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações

Método dos Modelos Protótipos Deformáveis

Descrição:

  • Permitem a detecção de faces e a extracção de características;
  • Modelos parametrizados, os parâmetros conferem-lhe o comportamento deformável;
  • Considera-se o principio da Minimização de Energia para actualização dos parâmetros (por exemplo, pelo método do gradiente descendente);
  • É necessário aplicar um pré-processamento à imagem em análise, de forma a realçar a característica facial pretendida (por exemplo, detector de orlas);
  • O processamento correspondente ao ajuste dinâmico do modelo à característica facial, é dividido por épocas (processo iterativo).

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| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Modelo paramétrico, definido por 11 parâmetros

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações
  • Exemplos de resultados

Imagem de Intensidade, vales de Intensidade,

Picos de Intensidade, Orlas de intensidade

(da esquerda para a direita e de cima para baixo)

  • Exemplo de modelo protótipo para o olho

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| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Imagem com ponto inicial a vermelho,

percurso iterativo a azul e ponto final a verde

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações
  • Exemplos de resultados, determinação da íris
  • Primeira época:
    • É usado o campo de energia correspondente aos vales de Intensidade, permite encontrar o centro da íris;
    • Coordenadas do ponto inicial P a vermelho (ponto (30, 35) – ponto dado);
    • Coordenadas do ponto final Q a verde (ponto (38 ,21) – ponto obtido).

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| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Imagem com representação da íris através de uma circunferência,

a vermelho o contorno final, a azul os contornos das sucessivas iterações

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações
  • Segunda época:
    • São usados os campos de energia correspondentes aos vales de intensidade e intensidade da imagem, permite encontrar a orla correspondente à íris.

(Raio inicial: 20 pixels,Raio final: 9,3 pixels)

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| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Imagem com a representação da íris através de um circunferência, a vermelho o contorno final, a azul os contornos das sucessivas iterações durante o ajuste fino

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações
  • Terceira época:
    • É usado o campo correspondente às orlas de intensidade, permitindo um ajuste fino à orla da íris.

(Raio inicial: 9,3 pixels,Raio final: 10,3 pixels)

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| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações

Conclusões

  • O algoritmo de correlação cruzada é eficiente, embora por vezes não apresente resultados conclusivos (por exemplo quando a imagem em estudo é bastante distinta da usada para extrair a sub-imagem usada na correlação).
  • O Algoritmo de detecção de zonas de pele apresenta bons resultados ao nível da detecção da face, no entanto a existência de outras zonas de pele, correspondentes a distintas partes do corpo na imagem, implica que as mesmas sejam também detectadas.
  • O Algoritmo dos modelos protótipos deformáveis apresenta boas características de detecção, contudo o valor de algumas constantes associadas aos níveis de energia têm de ser obtidos experimentalmente (pesos a usar).

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| Conclusões

| Trabalho Futuro

| Introdução

|Metodologias

|Aplicação

Imagens de Faces: Exemplos de Metodologias e Aplicações

Trabalho Futuro

  • Determinar a rotação da face a partir dos segmentos de pele obtidos;
  • Continuação dos ensaios experimentais usando modelos protótipos deformáveis mais complexos;
  • Aplicação do método dos protótipos deformáveis ao seguimento de características faciais em sequências de Imagens (por exemplo usando em conjunto com o filtro de Kalman).

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slide19

Obrigado!

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