Image quality-based adaptive illumination normalisation for face recognition

Automatic face recognition is a challenging task due to intra-class variations. Changes in lighting conditions during enrolment and identification stages contribute significantly to these intra-class variations. A common approach to address the effects such of varying conditions is to pre-process the biometric samples in order normalise intra-class variations. Histogram equalisation is a widely used illumination normalisation technique in face recognition. However, a recent study has shown that applying histogram equalisation on well-lit face images could lead to a decrease in recognition accuracy. This paper presents a dynamic approach to illumination normalisation, based on face image quality. The quality of a given face image is measured in terms of its luminance distortion by comparing this image against a known reference face image. Histogram equalisation is applied to a probe image if its luminance distortion is higher than a predefined threshold. We tested the proposed adaptive illumination normalisation method on the widely used Extended Yale Face Database B. Identification results demonstrate that our adaptive normalisation produces better identification accuracy compared to the conventional approach where every image is normalised, irrespective of the lighting condition they were acquired

CONSTRUÇÃO DE IMAGENS PANORÂMICAS EM MÚLTIPLAS FAIXAS DE ALTURA E LARGURA USANDO ALGORITMOS WATERSHED E GRAPH-CUT

Neste trabalho foi desenvolvido um algoritmo para construção de panoramas de imagens com múltiplas faixas de altura e largura. Para a costura multilinear, as imagens foram inicialmente colocadas em uma matriz e foram gerados panoramas parciais com imagens da mesma coluna. Para completar o panorama final, as colunas foram divididas com o auxílio de pontos de apoio e as colunas vizinhas foram costuradas, sendo remontadas ao final do processo. A costura foi realizada com um algoritmo de corte de grafo em conjunto com o algoritmo Watershed

DETECÇÃO E RECONHECIMENTO DE OBJETOS EM IMAGENS UTILIZANDO ALGORITMOS DE EXTRAÇÃO DE PONTOS CHAVE

Este trabalho apresenta um estudo comparativo de algoritmos descritores de pontos chave fazendo uma combinação de detectores e descritores. São combinados os detectores dos algoritmos SIFT, SURF e HARRIS com os descritores dos algoritmos SIFT e SURF. Foram realizados três experimentos com imagens com características bem diferentes, em dois desses experimentos foram usadas imagens de objetos reais, em um terceiro experimento, foram realizadas algumas degradações em uma imagem, como redução de escala, rotação, borramento, escurecimento e adição de ruído, para analisar o comportamento dos algoritmos. Também foram realizados experimentos com todas as degradações juntas. Para analisar as combinações propostas, foram extraídos o tempo de processamento e o número de inliers. Esse trabalho contribui para aplicações que busquem utilizar algoritmos descritores de pontos chave para serem usados na detecção e reconhecimento de objetos em imagens

UM SISTEMA COLABORATIVO BASEADO EM INTELIGÊNCIA COLETIVA E RECONHECIMENTO DE OBJETOS DE LOCAIS PÚBLICOS E TURÍSTICOS

Este trabalho propõe um sistema colaborativo para favorecer aos consumidores de locais públicos e turísticos acesso à informação histórica e cultural sobre os objetos que compõe esses locais. Com esse sistema colaborativo é possível por meio de um aplicativo móvel obter a imagem de um objeto de um local público e turístico, e a enviar a um WebService, que realiza a detecção e reconhecimento, e compartilha as informações históricas e culturais referente ao objeto destacado na imagem. Para isso, o Sistema colaborativo faz uso do algoritmo SIFT e RANSAC e utiliza os conceitos da inteligência coletiva no compartilhamento das informações históricas e culturais. Foram realizados experimentos com imagens de objetos de locais públicos e turísticos para comprovar a metodologia proposta