Face recognition in low-resolution images under small sample conditions with face-part detection and alignment

Om menselijke gebruikers te ondersteunen bij dagelijkse taken, moeten computers op de hoogte zijn van de aanwezigheid en identiteit van mensen. Tegenwoordig is het heel makkelijk om beeldinformatie te verkrijgen door middel van bijvoorbeeld smart phones. Daarom worden KI-gebaseerde algoritmen voor gezichtsdetectie en gezichtsherkenning steeds belangrijker. Gezichtsherkenning is een zeer eenvoudige en handige techniek vergeleken met andere biometrische methoden zoals vingerafdruk- of irisherkenning. Echter, deze techniek is niet erg robuust vergeleken met menselijke prestaties en minder betrouwbaar dan alternatieve biometrische methoden. Dit komt doordat er veel variaties in foto's en video voorkomen (bijvoorbeeld verlichting, pose), die uitdagende problemen voor een gezichtsherkenningsalgoritme creëren. In dit proefschrift hebben we ons vooral gericht op drie van deze uitdagingen. De eerste twee zijn de lokalisatie en de uitlijning in draairichting van gezichten, die preprocessing stappen zijn voordat de herkenning plaatsvindt. De derde stap is gezichtsidentificatie zelf, op basis van zeer weinig trainingsdata. Voor de lokalisatie ontwikkelden we een oogdetector, die oogcentra lokaliseert op basis van een gedetecteerd gezicht. Rotatie-uitlijning wordt gedaan met behulp van de hoeken van deze oogcentra. We stellen twee nieuwe methoden voor om om te gaan met weinig leervoorbeelden. De experimenten leiden tot twee belangrijke conclusies: ten eerste kan een grote generieke dataset helpen om de prestaties van herkenning aanzienlijk te verbeteren voor nieuwe gezichten. Ten tweede, als het aantal foto's beperkt is, dan helpt het gebruik van vele patches om de identificatienauwkeurigheid te vergoten. Samenvattend, hoewel ons onderzoek bijdraagt aan het oplossen van gezichtsidentificatie wanneer slechts een kleine dataset beschikbaar is, is verder onderzoek noodzakelijk om robuustere resultaten te verkrijgen

Machine learning for multi-view eye-pair detection

While face and eye detection is well known research topics in the field of object detection, eye-pair detection has not been much researched. Finding the location and size of an eye-pair in an image containing a face can enable a face recognition application to extract features from a face corresponding to different entities. Furthermore, it allows us to align different faces, so that more accurate recognition results can be obtained. To the best of our knowledge, currently there is only one eye-pair detector, which is a part of the Viola-Jones object detection framework. However, as we will show in this paper, this eye-pair detector is not very accurate for detecting eye-pairs from different face images. Therefore, in this paper we describe several novel eye-pair detection methods based on different feature extraction methods and a support vector machine (SVM) to classify image patches as containing an eye-pair or not. To find the location of an eye-pair on unseen test images, a sliding window approach is used, and the location and size of the window giving the highest output of the SVM classifier are returned. We have tested the different methods on three different datasets: the IMM, the Caltech and the Indian face dataset. The results show that the linear restricted Boltzmann machine feature extraction technique and principal component analysis result in the best performances. The SVM with these feature extraction methods is able to very accurately detect eye-pairs. Furthermore, the results show that our best eye-pair detection methods perform much better than the Viola-Jones eye-pair detector. (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved