Detecção de rostos em nuvens de pontos

Abstract

Este projeto apresenta a detecção de rostos em nuvens de pontos, utilizando projeções bidimensionais. Uma nuvem de pontos é um conjunto de pontos representados em um sistema de coordenadas tridimensionais no espaço e comumente tem o objetivo de representar a superfície externa de um objeto ou de uma cena. Devido à grande revolução que ocorreu nos últimos anos na maneira como conseguimos representar o mundo a nossa volta, a qual inclui a criação das nuvens de pontos, vê-se necessário métodos para a detecção de rostos e outras regiões de interesse nessa nova tecnologia. O principal objetivo do projeto é desenvolver uma técnica que permita a aplicação de métodos de processamento de imagens, tais como a identificação de rostos, em nuvens de pontos. O framework proposto busca atingir os objetivos, utilizando métodos já conhecidos de processamento de imagens bidimensionais em projeções e, a partir daí, extrapolar esses resultados para as nuvens de pontos tridimensionais. Também é proposto um método que utiliza a consistência temporal entre uma sequência de quadros, para diminuir o custo computacional, analisando sequências, e para tentar melhorar os resultados. O que foi buscado no projeto foi encontrar regiões de interesse nas nuvens de pontos mais especificamente rostos. Isso pode ser desejado para, por exemplo, realizar a compressão da nuvem de pontos utilizando a codificação da região de interesse. Os testes foram realizados em diversas sequências de nuvens de pontos voxelizadas. Os resultados experimentais mostraram que foi possível extrair a região de interesse desejada das nuvens de pontos utilizando as projeções bidimensionais de maneira bem sucedida.