Reconocimiento de rostros en tiempo real sobre dispositivos móviles de bajo costo

Some of the most recognized face recognition methods are tested to determine their usefulness in the construction of real-time mobile applications, intended to a low-cost mobile market. To this end, a brief description of the main algorithms used in face recognition applications is made. It is shown how face detection phase is vital in terms of performance on these devices. It is also demonstrated the impossibility of performing the processing of each frame of a video stream, which runs at a rate of 30 frames per second, using the considered methods.Se prueban algunos de los métodos más conocidos de reconocimiento de rostros, para determinar su utilidad real en la construcción de aplicaciones en tiempo real que puedan ejecutarse sobre un dispositivo móvil de bajo costo. Con este fin, se realiza una breve descripción de los principales algoritmos utilizados en aplicaciones de reconocimiento de rostros y se muestra cómo la fase de detección de rostros es de vital importancia en cuanto a desempeño se refiere en estos dispositivos. Se demuestra además la imposibilidad de realizar el procesamiento de cada frame de un stream de video, a una rata de 30 frames por segundo, con los métodos revisados

Explorando a super-resolução para reconhecimento facial

Biometric recognition is part of many aspects of modern society. With the popularization of smartphones, facial recognition gains space in this environment of biometric techno logies. Accompanied by the diversity of image capture devices, of different brands and qualities, the images will not always be in the ideal standard to be recognized. This work tests and compares different scenarios and situations to assess the results obtained by facial recognition in different environments. For this, the quantity method of data analysis was used. In the first scenario, all images were submitted without changes. In the following, we have the reduction of image resolution, which may or may not be fol lowed by enlargement to the original resolution via bicubic interpolation or through the Image Super-Resolution algorithm, these images can be all, or only that undergo tests. Results indicate that the first scenario obtained the best performance, followed by only the tests images change. The worst performance occurs where the properties of all images are affected. In situations where there is a reduction and enlargement are optional, the enlargement option performs better, so the bicubic enlargement has an advantage over the ISR, the situation in which only the reduction occurs has the worst performance.O reconhecimento biométrico faz parte de muitos aspectos da sociedade moderna. Com a popularização dos smartphones, o reconhecimento facial ganha espaço neste ambiente de tecnologias biométricas. Acompanhada da diversidade de dispositivos de captura de imagens, de diferentes marcas e qualidades, as imagens nem sempre estarão no padrão ideal para serem reconhecidas. Este trabalho testa e compara diferentes cenários e situações para avaliar os resultados obtidos pelo reconhecimento facial em diferentes ambientes. Para isso, foi utilizado o m´método quantitativo de análise dos dados. No primeiro cenário, todas as imagens foram enviadas sem alterações. Em seguida essas imagens tem suas resoluções reduzidas, que pode ou não ser acompanhada de ampliação para a resolução original via interpolação bi cúbica ou através do algoritmo de Super- Resolução de Imagem, essas imagens podem ser todas, ou apenas que passam por testes. Os resultados indicam que o primeiro cenário obteve o melhor desempenho, seguido do cenário onde somente as imagens de teste são alteradas. O pior desempenho ocorre quando as propriedades de todas as imagens são afetadas. Nas situações em que existe uma redução e o alargamento ´e opcional, a opção de alargamento tem melhor desempenho, nesse quesito o alargamento através da interpolação bi cúbica tem vantagem sobre o algoritmo de Super- Resolução, a situação em que apenas ocorre a redução tem o pior desempenho