Caméras Infrarouge pour la reconnaissance du visage
Hizem Walid
Thésard - INT
FT R&D – Avril 2005 2
Plan
Caméra différentielle
Caméra impulsionelle (Flashcam)
Expérimentations – Base de données multi-caméras, multi-
sessions
Conclusion
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MotivationsProblématique : la reconnaissance par le visage souffre de problèmes dus à l’éclairage – Solutions algorithmiques : Égalisation d’histogramme,
symétrie du visage, modélisation de les effets d’illumination par HMM.
– Solutions capteurs : caméra différentielle, caméra à illumination impulsionnelle
Objectif : Atténuer les effets d’illumination sur le visage dans un environnement à éclairage variable. Applications : Mobilité ou en extérieur
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Caméra différentielle
Prototype fabriquée à l’INT, technologie CMOS
Interface parallèle avec l’ordinateur (disponible en USB récemment)
Résolution : 160*120
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Caméra différentielle : Principe
Différence entre deux images successives
Une image acquise en mode infra rouge et une image acquise en mode lumière visible
LED on
Image 1 Li Image 2
LED off
LB1 Li Image 1
LB2 Li Image 2
Li+1 Image 2
LB1 Li+1 Image 1
LB2 Li+1 Image 2
Image de sortie
Opérateur différentiel
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Caméra différentielle : Difficultés et solutions
Le temps d’acquisition entre les deux images (IR on, IR off) doit être très court.– Minimiser le temps d’acquisition d’une image par
diminution du temps d’exposition
Les caméras différentielles classiques nécessitent un espace mémoire grand– Appliquer la différence ligne par ligne au lieu de
l’appliquer sur toute l’image au même temps
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Caméra à illumination impulsionnelle
Basée sur une Web-cam, modifiée à l’INT, technologie CCD
Interface USB
Alimentation indépendante (batterie)
Résolutions : 640*480, 320*280, 160*120
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Caméra à illumination impulsionnelle : Principe
Capturer majoritairement la lumière infrarouge– Diminuer le temps de d’acquisition de l’image – Synchroniser le flash IR avec le temps d’acquisition
Lum. Amb
Temps d’acquisition t
Intensité lumineuse
Lum. Amb
Temps d’acquisition
t
Intensité lumineuse
Flash IR
Caméra en fonctionnement normal Caméra en fonctionnement IR
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Caméra à illumination impulsionnelle vs caméra différentielle
Avantages de la caméra impulsionnelle
– Meilleure résolution : 320*280 au lieu de 160*120 pour la caméra différentielle
– Facilité d’utilisation : Disponibilité des drivers
Avantages de la caméra différentielle
– Meilleure suppression de la lumière ambiante
Caméra différentielle Webcam Flashcam
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Base multi caméraAcquisition sous quatre éclairages différents : lumière ambiante, sombre, éclairage profil, éclairage face
Acquisition avec différentes caméras : Web-cam classique, caméra différentielle et caméra impulsionnelle
Lumière ambiante
SombreÉclairage face
Éclairage profil
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Base de données
25 personnes
4 sessions par personne
10 images par session
Acquisition de face, peu de variabilité
Distance variable entre les personnes et l’objectif
Détection des yeux manuelles
Normalisations : taille, orientation, égalisation d’histogramme
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Protocoles de testLes images de référence et de test proviennent de la même session et de la même caméra
Les images de référence et de test proviennent de deux sessions différentes mais de la même caméra
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RésultatsProtocole 1 : images de test et de référence proviennent de la même caméra et de la même session.
EER Base 1 Base 2 Base 3 Base 4
Camera 1 16% 17,4% 11,4% 10,67%
Camera 2 6,67% 13,33% 6,67% 5,33%
Camera 3 10,67 % 4% 6,67 % 5,5 %
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Résultats (Protocole 2)Protocole 2 : images de test et de référence proviennent de la même caméra mais de sessions différentes
EER Base 1vs3 Base 1vs4 Base 2vs3
Caméra1 43,9% 49,33% 55,71%
Caméra2 17,33% 24% 19,7%
Caméra3 25,33% 28,6% 14,67%
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Courbe ROC : Scénario Ec. Ambiant vs Ec. De face
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Conclusion
Nous avons testé 3 modes d’acquisitions : CCD infrarouge (caméra impulsionelle), CCD lumière visible et CMOS infrarouge (caméra différentielle).Nous avons bâti une base de données d’images de visage avec les trois type de caméra sous différentes conditions d’éclairage (éclairage ambiant, sombre, de face et de profil)Les tests prouvent que l’utilisation de caméras à suppression de lumière ambiante améliore les performances d’un système de reconnaissance basé sur la corrélation.
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