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Título: Reconhecimento facial biométrico em nuvens de pontos tridimensionais
Autor(es): Nunes, Luís Felipe de Melo
Orientador(es): Vidal, Flávio de Barros
Assunto: Visão computacional
Sistemas de reconhecimento de padrões
Data de apresentação: 12-Dez-2016
Referência: NUNES, Luís Felipe de Melo. Reconhecimento facial biométrico em nuvens de pontos tridimensionais. 2016. x, 96 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumo: Recentemente, diversos processos de automação fazem uso de conhecimentos relacionados a visão computacional, utilizando-se das informações digitalizadas que auxiliam na tomada de decisões destes processos. O estudo de informações 3D é um assunto que vem sendo recorrente em comunidades de visão computacional e atividades gráficas. Uma gama de métodos vem sendo propostos visando obter melhores resultados de performance, em termos de acurácia e robustez. Neste trabalho realiza-se um processo de reconhecimento facial de posição frontal em uma base de dados contendo 31 sujeitos, em que cada sujeito apresenta 3 imagens de profundidade e 3 imagens de cor (RGB). As imagens de cor são utilizadas para detecção facial por uso de um Haar Cascade, que permite a extração dos pontos da face da imagem de profundidade formando uma nuvem de pontos tridimensional. Da nuvem de pontos foram extraídas a intensidade normal e a intensidade do índice de curvatura de cada ponto permitindo a formação de uma imagem bidimensional, intitulada de mapa de curvatura, a partir da qual extrai-se histogramas utilizados no processo de reconhecimento facial. A métrica utilizada para validar o desempenho do método trata-se da medida de F-Measure.
Abstract: Recently, many automation process make use of knowledge related to computer vision, exploiting digital information in form of images or data that assists the decision-making of these process. 3D data recognition is a trend topic in computer vision and graphics tasks community. A large scale of methods had been proposed for 3D applications, expecting a better performance in accuracy and robustness. In this paper a frontal face recognition process was accomplished in a 31 subject database, which presented 3 colorful images (RGB) and 3 depth images for each subject. The colorful images are utilized for face detection by a Haar Cascade algorithm, allowing the extraction of facial points in the depth image and the generation of a tridimensioinal point cloud. The point cloud is used to extract the normal intensity and the curvature index intensity of each point allowing the confection of a bidimensional image, entitled curvature map, of which histograms are extracted to perform the facial recognition task. The validation of the perfomance was fullfiled by the application of a F-Measure.
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2016.
Aparece na Coleção:Engenharia Mecatrônica

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