Detecção e identificação de pessoas em imagens com borramento causado por movimento

• Autor(a) principal: Duarte, Alexandre Kochenborger
• Data de Publicação: 2024
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/272965
• topic: Processamento de imagens; Visão computacional; Reconhecimento facial; Motion blur; Image treatment; Deblurring; Neural networks; CNN; Artificial intelligence; Deep learning; Facial detection

Nos dias de hoje, é comum pessoas registrarem momentos curiosos enquanto se movimentam, como acidentes e assaltos, e às vezes podem capturar, mesmo que acidentalmente, pessoas que podem ser de interesse investigativo. Em vários casos, a captura fica borrada devido ao movimento relativo entre a câmera e a pessoa. O avanço da tecnologia, em especial na área de visão computacional, tem se mostrado promissor para tarefas como reconhecimento facial, usando técnicas tipicamente baseadas em redes neurais convolucionais por se demonstrarem mais eficientes que os métodos clássicos. Porém, um borramento causado por movimento (motion blur) se apresenta como um desafio, uma vez que um rosto pode não ser detectado devido ao efeito de deformação e embaçamento causado pelo fenômeno, fazendo a detecção desse rosto também um passo essencial para o reconhecimento. Este trabalho propõe um estudo sobre o impacto que técnicas de tratamento de imagem que amezinam o efeito do motion blur (deblurring) têm na eficácia tanto na detecção quanto no reconhecimento facial. Além do deblurring, também são testadas algumas modificações nos resultados obtidos pela rede detecção facial e também nos dados de entrada (inputs) da rede de reconhecimento, sendo que ambos se demonstraram eficientes na melhora do resultado final. A combinação de deblurring com essas modificações geraram os melhores resultados. O tratamento das imagens melhorou significativamente a detecção e o reconhecimento facial, e o aumento da área da detecção também apresentou melhora consideravel no reconhecimento.