Experimental analysis of face recognition on still and CCTV images

Although automatic identity inference based on faces has shown success when using high quality images, for CCTV based images it is hard to attain similar levels of performance. Furthermore, compared to recognition based on static images, relatively few studies have been done for video based face recognition. In this paper, we present an empirical analysis and comparison of face recognition using high quality and CCTV images in several important aspects: image quality (including resolution, noise, blurring and interlacing) as well as geometric transformations (such as translations, rotations and scale changes). The results show that holistic face recognition can be tolerant to image quality degradation but can also be highly influenced by geometric transformations. In addition, we show that camera intrinsics have much influence - when using different cameras for collecting gallery and probe images the recognition rate is considerably reduced. We also show that the classification performance can be considerably improved by straightforward averaging of consecutive face images from a CCTV video sequence

Repousser les limites de l'identification faciale en contexte de vidéo-surveillance

Les systèmes d'identification de personnes basés sur le visage deviennent de plus en plus répandus et trouvent des applications très variées, en particulier dans le domaine de la vidéosurveillance. Or, dans ce contexte, les performances des algorithmes de reconnaissance faciale dépendent largement des conditions d'acquisition des images, en particulier lorsque la pose varie mais également parce que les méthodes d'acquisition elles mêmes peuvent introduire des artéfacts. On parle principalement ici de maladresse de mise au point pouvant entraîner du flou sur l'image ou bien d'erreurs liées à la compression et faisant apparaître des effets de blocs. Le travail réalisé au cours de la thèse porte donc sur la reconnaissance de visages à partir d'images acquises à l'aide de caméras de vidéosurveillance, présentant des artéfacts de flou ou de bloc ou bien des visages avec des poses variables. Nous proposons dans un premier temps une nouvelle approche permettant d'améliorer de façon significative la reconnaissance des visages avec un niveau de flou élevé ou présentant de forts effets de bloc. La méthode, à l'aide de métriques spécifiques, permet d'évaluer la qualité de l'image d'entrée et d'adapter en conséquence la base d'apprentissage des algorithmes de reconnaissance. Dans un second temps, nous nous sommes focalisés sur l'estimation de la pose du visage. En effet, il est généralement très difficile de reconnaître un visage lorsque celui-ci n'est pas de face et la plupart des algorithmes d'identification de visages considérés comme peu sensibles à ce paramètre nécessitent de connaître la pose pour atteindre un taux de reconnaissance intéressant en un temps relativement court. Nous avons donc développé une méthode d'estimation de la pose en nous basant sur des méthodes de reconnaissance récentes afin d'obtenir une estimation rapide et suffisante de ce paramètre.The person identification systems based on face recognition are becoming increasingly widespread and are being used in very diverse applications, particularly in the field of video surveillance. In this context, the performance of the facial recognition algorithms largely depends on the image acquisition context, especially because the pose can vary, but also because the acquisition methods themselves can introduce artifacts. The main issues are focus imprecision, which can lead to blurred images, or the errors related to compression, which can introduce the block artifact. The work done during the thesis focuses on facial recognition in images taken by video surveillance cameras, in cases where the images contain blur or block artifacts or show various poses. First, we are proposing a new approach that allows to significantly improve facial recognition in images with high blur levels or with strong block artifacts. The method, which makes use of specific noreference metrics, starts with the evaluation of the quality level of the input image and then adapts the training database of the recognition algorithms accordingly. Second, we have focused on the facial pose estimation. Normally, it is very difficult to recognize a face in an image taken from another viewpoint than the frontal one and the majority of facial identification algorithms which are robust to pose variation need to know the pose in order to achieve a satisfying recognition rate in a relatively short time. We have therefore developed a fast and satisfying pose estimation method based on recent recognition techniques.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF