Rozpoznawanie twarzy: proces i narzędzia
-
Upload
jaime-gilmore -
Category
Documents
-
view
58 -
download
4
description
Transcript of Rozpoznawanie twarzy: proces i narzędzia
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Rozpoznawanie twarzy:proces i narzędzia
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Plan wykładu
Egzamin, pytania... Przebieg procesu rozpoznawaniaŁączenie metodPrzegląd najważniejszych narzędzi PCA SVM Gabor Wavelets
Uwagi końcowe
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Egzamin
Pisemny 19/01/2006 (?) 10 pytań 0 – 2 pytania z każdego wykładu
Możliwość poprawy w formie ustnejProszę o zapisy
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Etapy rozpoznawania
Detekcja Normalizacja
Ekstrakcjacech
Porównywaniewektorów cech
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Cele detekcji
Znalezienie twarzy na obrazie niezależnie od rozmiaru obrazu niezależnie od wielkości twarzy dla obrazów RGB i GS szybkie i skuteczne niezależnie od kąta obrotu twarzy
Przekazanie położenia twarzy do etapu normalizacji
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
NarzędziaUogólniona transformata Hougha wykrywanie elips
Mechanizm wektorów wspierających (SVM) weryfikacja
PCA (projekcja wsteczna) weryfikacja
Gabor Wavelets detekcja punktów charakterystycznych
Mapy na podstawie koloru
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Algorytm
Detekcja elips „pionowych” potencjalne twarze
Detekcja elips „poziomych” potencjalne oczodoły
Wstępna normalizacja i weryfikacjaDetekcja pozostałych punktów
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Śledzenie obiektów
Zastosowanie przy sekwencjach video większa szybkość od detekcji mniejsza dokładność
Narzędzie: Przepływ OptycznyŚledzone są punkty charakterystyczne
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
NormalizacjaWejście: obraz z kamery lokalizacja punktów
charakterystycznych
Cel: generacja obrazu o niezmiennych
parametrach eliminacja różnic wewnątrz-klasowych przygotowanie obrazu do ekstrakcji
cech
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Narzędzia
Przekształcenia geometryczneFiltry rozjaśniająceOperacje na histogramie dopasowywanie do histogramu
twarzy średniej
Kompensacja oświetlenia
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Etapy
Obrót twarzy nie frontalnychNormalizacja geometrycznaKompensacja oświetleniaDopasowywanie histogramu
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Ekstrakcja cech
Wejście: obraz znormalizowany
Cel: generacja klucza opisującego twarz
znajdującą się na obrazie klucze łatwe do porównywania
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Narzędzia
Principal Component Analysis Linear Discriminant Analysis Local PCA Bayesian Matching
Gabor Wavelets
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Porównywanie kluczy
Powiązane z metodą ekstrakcji cechEigenfaces odległości geometryczne SVM
Dual Eigenfaces klasyfikacja różnicy obrazów
EBGM dwa etapy: liczenie korelacji,
porównywanie wyników cząstkowych
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Wybór metody
Wiele metod ekstrakcji cech którą wybrać?
Wiele kluczy, wiele podobieństwPotrzebny jednoznaczny wynikProblem „wielu ekspertów”
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Łączenie metod
S1
S2
Sn
... S
K1
K2
Kn
...
Dwa obrazy Wektory cech Podobieństwa
K1
K2
Kn
...
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Metody łączenia
Średnia podobieństw zastosowanie średniej ważonej
SVM z jądrem wielomianowymZastosowanie SVM do znalezienia wag
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Czy łączenie ma sens?
Wyniki wzrastają o kilka procent różnice w zasadach działania metod
Łączenie różnych metryk ten sam wektor cech różne miary podobieństwa
Wykorzystanie „słabych metod”
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Pewność identyfikacji
Ocena poprawności odpowiedzi systemuKlasyfikacja kolejnych podobieństw wykorzystanie SVM
Wybór najpewniejszych klatek identyfikacja na podstawie
śledzenia
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Narzędzia: PCA
Zastosowania: ekstrakcja cech - metoda Eigenfaces detekcja (projekcja wsteczna) Dual Eigenfaces
Działanie – etapy: trening ekstrakcja cech porównywanie wektorów cech
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Narzędzia: SVM
Zastosowania: weryfikacja – detekcja twarzy porównywanie wektorów cech detekcja kąta padania światła detekcja kąta obrotu głowy łączenie metod ocena jakości obrazu
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Narzędzia: SVM
Dwa etapy pracy: trening klasyfikacja
Główna idea: przestrzeń o większej liczbie wymiarów
gwarantująca separowalność liniową
Problem doboru próbki treningowejWybór jądra przekształcenia oraz parametrów
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Narzędzia: Gabor Wavelets
Zastosowanie: ekstrakcja cech – metoda EBGM detekcja punktów
charakterystycznych śledzenie
Działanie: lokalna analiza częstotliwościowa przygotowanie zbioru wielu falek porównywanie: korelacja z
obliczaniem przemieszczenia
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Narzędzia: GHT
Zastosowanie do detekcji twarzyZasada działania: tworzenie obrazu kierunkowego wskazanie prawdopodobnego
środka elipsy dla każdego odcinka (wykorzystanie szablonów)
akumulacja wyników dla wszystkich odcinków
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Rozpoznawanie twarzyZalety: niska inwazyjność wysoka szybkość system wspomagający identyfikację
Wady: stosunkowo niska skuteczność „zmienność” twarzy twarz nie zawsze jest widoczna
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Krzywe FAR i FRR
FAR: False Acceptance RateFRR: False Rejection Rate
próg akceptacji
[%]
błąd [%]
100
100
0
FAR
FRR
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Zastosowania
Systemy kontroli dostępu (min FAR) pełna identyfikacja na podstawie
twarzy weryfikacja innego źródła identyfikacji
Wyszukiwanie osób (min FRR) osoby niebezpieczne stali klienci przeglądanie danych z monitoringu
Detekcja twarzy
Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006
Dziękuję za uwagę!