Rastreamento eficiente de faces em um subespaço wavelet

• Autor(a) principal: Feris, Rogério Schmidt
• Data de Publicação: 2001
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45134/tde-20210729-123824/
• topic: Computação Gráfica; Processamento De Imagens; Reconhecimento De Padrões

O reconhecimento computacional de faces humanas a partir de seqüências de vídeo emerge nos dias atuais como um instigante e desafiador campo de pesquisa. Os resultados dos estudos realizados neste tema encontram diversas aplicações em sistemas de segurança, autenticação de usuários, interação homem-máquina e outras. Em geral, três etapas são discriminadas em um sistema de reconhecimento de faces a partir de vídeo: (1) detecção e rastreamento da face do usuário, (2) segmentação e normalização da face em cada quadro da seqüência, e (3) extração de características e classificação. O objetivo do presente trabalho consiste no estudo e desenvolvimento de algoritmos de visão computacional relativos à primeira etapa, com ênfase no problema de rastreamento de faces. A detecção da presença da face do usuáqrio, em uma sequencia de imagens, foi realizada utilizando-se um procedimento baseado em um modelo estatístico de cor da pele. Em contrapartida, para efetuar o rastreamento da face, realizamos experimentos com a técnica mais sofisticada, recentemente proposta na literatura, denominada Gabor wavelet networks (GWNs). O problema de localização e rastreamento de características faciais também foi tratado, visto que o módulo de reconhecimento, atualmente sendo implementado por outro aluno de mestrado [Campos, 2001], utiliza essas características para efetuar a classificação da face. Como principal contribuição deste estudo, salientamos a proposição de um método eficiente de rastreamento de faces, realizado em um subespaço wavelet de baixa dimensionalidade. Mais especificamente, esse método constitui um aperfeiçoamento, em termos de eficiência, da técnica de rastreamento baseada em GWNs. A comparação de ambas abordagens, bem como a avaliação de pperformance da técnica introduzida, considerando aspectos como precisão, robutez e eficiência, serão discutidas ao longo deste trabalho