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Título: Uma abordagem dinâmica para detecção e seguimento de face em vídeos coloridos em ambientes não controlados
Autor(es): Passarinho, Cornélia Janayna Pereira
Orientador: Sarcinelli Filho, Mário
Salles, Evandro Ottoni Teatini
Data do documento: 17-Dez-2012
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Detecção de face em imagens é uma linha de pesquisa que vem recebendo dedicação crescente em visão computacional, uma vez que pode ter diversas aplicações. Identificação, autenticação e reconhecimento de indivíduos são algumas tarefas realizadas a partir do desenvolvimento de sistemas que se baseiam em tais técnicas. O trabalho desenvolvido nesta Tese de Doutorado apresenta uma abordagem para detectar e seguir face em vídeos coloridos e adquiridos em ambientes não controlados. O Seguidor Dinâmico com Vetores de Suporte (SDVS) aqui proposto combina detecção de face com seguimento de alvo, através da integração de compensação de iluminação, detecção de cor de pele, classificador SVM (do inglês Support Vector Machines) usando características de Gabor e um filtro de Kalman discreto, compondo um sistema integrado. A arquitetura aqui proposta se distingue das demais encontradas na literatura por ser capaz de detectar e seguir face em vídeos adquiridos em ambientes externos, com condições do mundo real, ou seja, não controladas, detectar e seguir face em pose arbitrária, em diferentes tons de pele, e por apresentar robustez no que se refere à recuperação de falhas na detecção de face. Para validar a proposta do SDVS, foram realizados testes em vídeos das bases de dados de vídeos da Honda/UCSD e David Ross, como também vídeos capturados no Campus de Goiabeiras da Universidade Federal do Espírito Santo. Tais vídeos foram categorizados segundo o grau de dificuldade (desafio) a ser tratado, e os resultados da aplicação do SDVS foram comparados com uma técnica do estado da arte, para avaliar seu desempenho. Como resultado de tal comparação, pode-se concluir que a abordagem aqui proposta e o sistema SDVS implementado foram validados.
Face detection in images is a growing branch of computer vision, regarding its potential for several applications. Identification, authentication and recognition of individuals are some tasks that are performed by systems that rely on such techniques. In this thesis, an approach is described to to detect and track a face in color uncontrolled videos. The Dynamic Support Vector Tracker (from the Brazilian Portuguese Seguidor Dinâmico com Vetores de Suporte - SDVS) framework here proposed combines face detection with target tracking, through integrating illumination compensation, skin color detection, Gabor features and a discrete Kalman filter, thus implementing an integrated system. Such architecture differs from others found in the literature for being able to detect and track faces in unconstrained outdoor videos, under real-world conditions, with different skin tones, tracking arbitrary poses of the face and for being capable of recovering failures in face detection. To validate the SDVS, tests were performed on videos from the Honda / UCSD and David Ross Video Databases, as well as videos captured at the Goiabeiras campus of the Federal University of Espírito Santo. These videos were categorized according to the degree of difficulty (challenge) to be treated, and the results of applying SDVS to them were compared with the correspondent results associated to a state of the art technique in order to evaluate the performance of the SDVS. The results suggest that the approach here proposed and the SDVS system implemented are validated.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9698
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