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SumarioIntroducao
Sistema de Reconhecimento de FacesDiscussao
Um Sistema de Autenticacao por Faces UsandoFiltros de Correlacao em Vıdeos
Jose F. L. de Oliveira Eduardo A. B. da SilvaManuel A. P. Cardoso
Axel G. Hollanda
[email protected] [email protected]
XXVII Simposio Brasileiro de Telecomunicacoes
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SumarioIntroducao
Sistema de Reconhecimento de FacesDiscussao
1 IntroducaoObjetivosTopicos Abordados
2 Sistema de Reconhecimento de FacesDeteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
3 DiscussaoResultadosConclusoes
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SumarioIntroducao
Sistema de Reconhecimento de FacesDiscussao
ObjetivosTopicos Abordados
Reconhecimento de Faces e Objetos
Criar um sistema portatil de reconhecimento de faces eobjetos para deficientes visuais
Implementar algoritmos estado-da-arte em reconhecimento defaces e objetos
Avaliar os resultados em termos de desempenho
Propor novos algoritmos e/ou metodos para melhorar odesempenho dos algoritmos testados
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SumarioIntroducao
Sistema de Reconhecimento de FacesDiscussao
ObjetivosTopicos Abordados
Sistema de Reconhecimento de Faces
Deteccao de faces: Viola-Jones
Reconhecimento de faces
Elastic Bunch Graph Matching – EBGMClass-dependence Feature Analysis – CFAScale-invariant Feature Transform – SIFT
Um sistema de reconhecimento VJ-CFA
Metodos e tecnicas desenvolvidos para aumentarconfiabilidade do reconhecimento do sistema VJ-CFA
Normalizacao da posicao da face com o auxılio do VJSelecao das imagens de treinamentoInterpretacao do vetor de picos de correlacaoEstabilizacao do vetor de picos de correlacao
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Sistema de Reconhecimento de FacesDiscussao
Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Viola-Jones
Deteccao e rapida eeficiente.
Baixıssima taxa de falsospositivosFAR – False Accept Rate
Altıssima taxa deverdadeiros positivosTAR – True Accept Rate
A normalizacao da posicao efeita a partir do retangulo,fornecido pelo VJ, quecontem a face
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Sistema de Reconhecimento de FacesDiscussao
Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
CFA
Implementacao simples (EBGM e SIFT complexas)
Os filtros de correlacao possuem forma analıtica fechadaTreinamento:
h = T−1X(XTT−1X)−1c (1)
Identificacao:c = x · h (2)
Processo de reconhecimento rapido (EBGM e SIFT maisdemorado)
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
CFA: Treinamento
I1
I2
IN
Estágio de Registro
.
.
.
Imagens de
Projeto do Filtro
Algoritmo de
Filtro de
FFT
Treinamento
Correlação
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
CFA: Identificacao
Positiva
Negativa
Identificação
Estágio de Reconhecimento
Teste
Imagem de
FFT
Correlação
Filtros de
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Diagrama de Blocos: Treinamento
CâmeraVJ
Treinamento
Detecção
Detecção
Armazenamento
Normalizaçãoda Posição
Imagens
ImagensArmazenadas
Atraso
Seleção das
CFAdos FiltrosObtenção
Banco de Filtros de Correlação
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Diagrama de Blocos: Identificacao
CâmeraVJ
Reconhecimento
Detecção
Rejeitado Reconhecido
DecisãoLimiares
Detecção
Filtros de
ClassificaçãoCFA
Normalizaçãoda Posição
Estabilizaçãodos Picos
Correlação CorrelaçãoPicos de
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Normalizacao da Posicao: Problema
De forma geral, os algoritmos usados para o reconhecimento(CFA) precisam normalizar a posicao e a iluminacao das faces
Reduzir ao maximo a influencia, normalmente negativa, desuas variacoes durante o reconhecimento
A normalizacao da posicao de uma face emprega, usualmente,as coordenadas dos olhos por serem pontos de facil localizacao
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Normalizacao da Posicao: Problema
Uma vez que se tenha suas coordenadas, uma translacaoseguida de uma transformacao de escala e rotacao e osuficiente para normalizar a posicao
Para imagens estaticas, a localizacao nao automatica destespontos nao representa um problema serio
Na identificacao dinamica de imagens das faces geradas pelawebcam, este procedimento nao pode ser adotado na pratica
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Normalizacao da Posicao: Solucao
Para contornar este problema, o detector de Viola-Jones eutilizado para obter as coordenadas automaticamente
O detector VJ determina as coordenadas aproximadas dosolhos
As coordenadas dos olhos das imagens do banco de dados detreinamento sao obtidas pelo mesmo processo
O erro da aproximacao e parcialmente compensado
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Selecao das Imagens de Treinamento: Problema
Para se obter filtros que permitam um reconhecimentosatisfatorio, as imagens devem ser o mais representativaspossıvel para cada classe, ou seja, que as imagenscorrespondentes a cada classe estejam, se possıvel, em regioesdo RN sem intersecao
Na pratica, isto pode nao ocorrer, como no caso de sosias egemeos, o que se pode fazer e tentar reduzir estas regioes deintersecao
Ocorrencia de imagens muito semelhantes dentro de umamesma classe: nao representa um problema para odesempenho do reconhecimento, mas acarreta um aumentodesnecessario do tempo de treinamento
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Selecao das Imagens de Treinamento: Solucao
Um metodo bem simples para reduzir estes problemas utiliza oangulo entre duas imagens definido por
cos(θ) =U · V|U||V|
. (3)
Seja θs o angulo selecionado de separacao das imagens. Entao,{se θ ≤ θs ⇒ imagens sao semelhantesse θ > θs ⇒ imagens nao sao semelhantes.
(4)
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Selecao das Imagens de Treinamento: Solucao
sθ
θs
Classe BClasse A
Figura: Reduzindo a redundancia da lista de imagens de treinamento.
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Selecao das Imagens de Treinamento: Solucao
Classe BClasse A
Figura: Reduzindo a redundancia da lista de imagens de treinamento.
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Selecao das Imagens de Treinamento: Solucao
Classe BClasse A
Figura: Reduzindo a redundancia da lista de imagens de treinamento.
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Interpretacao do Vetor de Picos de Correlacao: Problema
Pico de Correlação
1 2 3 6 7 10 11 12 ID954 8
1
E preciso definir o que sera considerado um pico de correlacaosignificativo
Sempre havera um maximo, mesmo que a face nao estejacadastrada
e preciso fazer com que o mesmo corresponda a umaidentificacao positiva estavel e confiavel
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Interpretacao do Vetor de Picos de Correlacao: Solucao
Um contador, C , armazena quantas vezes seguidas o maximoprincipal, mp, recai sobre um determinado indivıduo
Se o indivıduo muda ou se o maximo secundario, ms , e maiorque o valor b, o contador e zerado
Considera-se que ha uma mudanca de indivıduo quando adeteccao da face e interrompida
Se ms ≤ a, considera-se que o indivıduo foi identificado comum unico quadro
Se a < ms ≤ b e C ≥ NF considera-se que o indivıduo foiidentificado apos NF ou mais quadros consecutivos
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Interpretacao do Vetor de Picos de Correlacao: Solucao
Pico de Correlação
1 2 3 6 7 10 11 12
a
b
ID954 8
1
Máximo Secundário Máximo Primário
Figura: Heurıstica para a identificacao de faces com CFA.
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Estabilizacao do Vetor de Picos de Correlacao: Problema
Os maximos secundarios, com valores acima do limiar b, dovetor de picos de correlacao ocorrem aleatoriamente entre asclasses
Enquanto o maximo principal permanece estavel
Faz com que o contador C seja zerado frequentemente
Dificulta a identificacao do indivıduo
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Deteccao de FacesReconhecimento de FacesUm Sistema de Reconhecimento VJ-CFAMetodos Desenvolvidos para o Sistema VJ-CFA
Estabilizacao do Vetor de Picos de Correlacao: Solucao
Seja c[n] = [c0[n], c1[n], . . . , cj [n], . . . , cNC−1[n]] o vetor depicos de correlacao para o quadro n
Obter o pico de correlacao, cj [n], ao longo do tempo paracada indivıduo do banco
O vetor c[n −m], n ≥ m, e multiplicado por λm, λ < 1
Isto controla a influencia dos quadros passados sobre c[n]
c[n] =
NW−1∑m=0
λmc[n −m]
maxj
{NW−1∑m=0
λmc[n −m]
} , (5)
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ResultadosConclusoes
Sistema VJ-CFA
Tabela: Tempo de treinamento Tt e de pre-processamento Tp em funcaodo angulo de separacao θs utilizado na otimizacao da lista de imagens detreinamento. NI (%) e o percentual do numero total de imagensdisponıvel para treinamento que foi efetivamente utilizado.
θs(◦) Tp/T ∗
p Tt/T ∗t Tp+t/T ∗
p+t Tt/Tp NI (%)0 0,14 1,00 1,00 39,19 10045 1,00 0,21 0,39 1,13 5750 0,81 0,13 0,27 0,84 4555 0,62 0,07 0,18 0,61 3560 0,45 0,03 0,11 0,56 2465 0,31 0,01 0,07 0,20 13
O sımbolo“*”denota o valor maximo assumido pela variavel.
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ResultadosConclusoes
Desempenho do Sistema
Os metodos desenvolvidos propiciaram:
a utilizacao do detector de faces de Viola-Jones para obtencaorapida e automatica das coordenadas aproximadas dos olhos,permitindo a normalizacao automatica da posicao
a reducao da redundancia do conjunto de treinamento,levando a uma reducao significativa do tempo de treinamentode cerca de 80%, sem impactar o reconhecimento
a determinacao da significancia de um pico de correlacao,aumentando a confiabilidade da identificacao
a estabilizacao do vetor de picos de correlacao, permitindo,com isto, que a identificacao ficasse mais estavel
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ResultadosConclusoes
Consideracoes Finais
O sistema permanece funcional para posicoes de face naofrontais e com pequenas variacoes na intensidade dailuminacao
Mudancas um pouco mais acentuadas na iluminacao (posicaoda fonte de iluminacao) podem dificultar o reconhecimento
E necessario retreinar os filtros de correlacao para acomodaras novas variacoes (aquisicao e treinamento) o que pode serconsiderado uma desvantagem do uso do algoritmo CFA
Trocar a camera que fez a aquisicao das imagens detreinamento por outra de caracterısticas diferentes e umexperimento que tambem precisa ser feito (o filtro continuafuncional?)
Jose, Eduardo, Manuel e Axel – ITJRSC/UFRJ Sistema de Autenticacao por Faces – SBrT 2009 26:26