Contributions on Automatic Recognition of Faces using Local Texture Features

Uno de los temas más destacados del área de visión artifical se deriva del análisis facial automático. En particular, la detección precisa de caras humanas y el análisis biométrico de las mismas son problemas que han generado especial interés debido a la gran cantidad de aplicaciones que actualmente hacen uso de estos mecnismos. En esta Tesis Doctoral se analizan por separado los problemas relacionados con detección precisa de caras basada en la localización de los ojos y el reconomcimiento facial a partir de la extracción de características locales de textura. Los algoritmos desarrollados abordan el problema de la extracción de la identidad a partir de una imagen de cara ( en vista frontal o semi-frontal), para escenarios parcialmente controlados. El objetivo es desarrollar algoritmos robustos y que puedan incorpararse fácilmente a aplicaciones reales, tales como seguridad avanzada en banca o la definición de estrategias comerciales aplicadas al sector de retail. Respecto a la extracción de texturas locales, se ha realizado un análisis exhaustivo de los descriptores más extendidos; se ha puesto especial énfasis en el estudio de los Histogramas de Grandientes Orientados (HOG features). En representaciones normalizadas de la cara, estos descriptores ofrecen información discriminativa de los elementos faciales (ojos, boca, etc.), siendo robustas a variaciones en la iluminación y pequeños desplazamientos. Se han elegido diferentes algoritmos de clasificación para realizar la detección y el reconocimiento de caras, todos basados en una estrategia de sistemas supervisados. En particular, para la localización de ojos se ha utilizado clasificadores boosting y Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) sobre descriptores HOG. En el caso de reconocimiento de caras, se ha desarrollado un nuevo algoritmo, HOG-EBGM (HOG sobre Elastic Bunch Graph Matching). Dada la imagen de una cara, el esquema seguido por este algoritmo se puede resumir en pocos pasos: en una primera etapa se extMonzó Ferrer, D. (2012). Contributions on Automatic Recognition of Faces using Local Texture Features [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/16698Palanci

Reconocimiento de rostros con Elastic Bunch Graph Matching en aplicaciones de video

El reconocimiento de rostros es un ´area con una gran cantidad de aplicaciones y t´ecnicas. Muchas de esas t´ecnicas ofrecen buenos resultados cuando se aplican a situaciones donde el ambiente en el cual se desea realizar el reconocimiento es controlado, esto se entiende como el control de los factores que influyen en el proceso de reconocimiento, tales como iluminaci´on, pose del rostro, expresi´on facial, etc. Pero para el caso de ambientes no controlados, como lo es la v´ıdeo vigilancia, el reconocimiento de rostros a´un presenta dificultades: variaci´on en la iluminaci´on, falta de colaboraci´on de las personas a reconocer, entre varios otros. Debido a la importancia que tiene en seguridad y a la cantidad de infraestructura existente, es necesario aplicar el reconocimiento de rostros a video vigilancia. Para afrontar los problemas mencionados, proponemos un pipeline de reconocimiento de rostros usando EBGM con CLNF como reemplazo a la funci´on de detecci´on de puntos del algoritmo original, para finalmente ser aplicado en v´ıdeo. Adem´as en este trabajo de tesis se realizamos un an´alisis param´etrico de EBGM para encontrar el factor mas influyente en su rendimiento, junto con su comparaci´on con otros m´etodos de reconocimiento de rostros. Tambi´en se determin´o que elementos forman parte del pipeline presentado como resultado final. Finalmente la probamos la propuesta en una base de datos creada a partir de tomas de una c´amara de seguridad, que consta de 24 sujetos con 8 im´agenes cada uno. Los resultados finales muestra una mejora en im´agenes tomadas en la ma˜nana y en el medio d´ıa respectivamente.Trabajo de investigació

Revisión de las técnicas básicas para el reconocimiento de rostros

Los sistemas de reconocimiento de identidad de una persona han evolucionado considerablemente en los últimos años, en la actualidad la biometría informática es la aplicación de las técnicas matemáticas y estadísticas sobre las diferencias físicas de un individuo, que son únicos e irrepetibles. Después de saber los beneficios que tiene biometría informática, se empezaron a desarrollar métodos con los cuales se aprovechan dichas diferencias para la elaboración de métodos de reconocimiento en sistemas de seguridad (en empresas, aeropuertos, entidades carcelarias y entidades bancarias, etc.). En este proyecto se dará a conocer de forma general las diferentes técnicas de la biometría, enfatizado en el reconocimiento de personas por medio de sus patrones faciales. Se hablara sobre las técnicas más utilizadas en el reconocimiento de rostros con la finalidad de encontrar una técnica de reconocimiento facial viable

Mobile Biometry (MOBIO) Face and Speaker Verification Evaluation

This paper evaluates the performance of face and speaker verification techniques in the context of a mobile environment. The mobile environment was chosen as it provides a realistic and challenging test-bed for biometric person verification techniques to operate. For instance the audio environment is quite noisy and there is limited control over the illumination conditions and the pose of the subject for the video. To conduct this evaluation, a part of a database captured during the ``Mobile Biometry'' (MOBIO) European Project was used. In total there were nine participants to the evaluation who submitted a face verification system and five participants who submitted speaker verification systems. The nine face verification systems all varied significantly in terms of both verification algorithms and face detection algorithms. Several systems used the OpenCV face detector while the better systems used proprietary software for the task of face detection. This ended up making the evaluation of verification algorithms challenging. The five speaker verification systems were based on one of two paradigms: a Gaussian Mixture Model (GMM) or Support Vector Machine (SVM) paradigm. In general the systems based on the SVM paradigm performed better than those based on the GMM paradigm

Face Image Retrieval in Image Processing – A Survey

The task of face recognition has been actively researched in recent years. Face recognition has been a challenging and interesting area in real time applications. With the exponentially growing images, large-scale content-based face image retrieval is an enabling technology for many emerging applications. A large number of face recognition algorithms have been developed in last decades. In this paper an attempt is made to review a wide range of methods used for face recognition comprehensively. Here first we present an overview of face recognition and discuss the methodology and its functioning. Thereafter we represent the most recent face recognition techniques listing their advantages and disadvantages. Some techniques specified here also improve the efficiency of face recognition under various illumination and expression condition of face images This include PCA, LDA, SVM, Gabor wavelet soft computing tool like ANN for recognition and various hybrid combination of these techniques. This review investigates all these methods with parameters that challenges face recognition like illumination, pose variation, facial expressions. This paper also focuses on related work done in the area of face image retrieval

Prestaciones de la Normalización del Rostro en el Reconocimiento Facial

10 pages, 4 figures.-- Contributed to: V Jornadas de Reconocimiento Biométrico de Personas (JRBP 2010, Huesca, Spain, Sep 2-3, 2010).En este trabajo se estudia la influencia de la normalización facial sobre las prestaciones globales de un sistema de reconocimiento. Para ello se evalúan las prestaciones de un sistema basado en Principal Component Analysis (PCA) cuando se aplica normalización facial mediante Active Shape Models (ASM) en un escenario de verificación de identidad.Este trabajo ha sido desarrollado dentro del Proyecto BRAVO (TIN2007-67407-C03-01), financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación.Publicad