Segmentação facial e detecção de características faciais em imagens de profundidade

Resumo: Neste trabalho apresentamos uma abordagem para segmentação facial e detecção de características faciais em imagens de profundidade. O nosso objetivo foi o desenvolvimento de um processo automático para ser incluído em um sistema de reconhecimento facial utilizando somente a informação de profundidade como entrada. Para isto, a nossa abordagem de segmentação combina detecção de borda, agrupamento de regiões e análise de forma para extrair a região da face; e a nossa abordagem para detecção de características faciais combina classificação de curvatura de superfícies e curvas de relevo para encontrar pontos característicos no nariz e nos olhos. Os experimentos foram realizados utilizando as duas versões disponíveis da base Face Recognition Grand Challenge e a base BU-3DFE, buscando validar as nossas abordagens e as suas vantagens para o reconhecimento facial. Apresentamos uma análise da precisão das abordagens propostas para a segmentação e detecção de características, e comparamos os nossos resultados com outros trabalhos do estado-da-arte, publicados na literatura. Além disso, realizamos uma avaliacão da influência da segmentacão no econhecimento facial e também da melhoria obtida quando as características detectadas são aplicadas para auxiliar o reconhecimento facial em imagens contendo express˜oes faciais

Précision

Précision. In: Bulletin de la Société préhistorique française, tome 91, n°1, 1994. p. 19

Measuring Human and Economic Activity From Satellite Imagery to Support City-Scale Decision-Making During COVID-19 Pandemic

The COVID-19 outbreak forced governments worldwide to impose lockdowns and quarantines to prevent virus transmission. As a consequence, there are disruptions in human and economic activities all over the globe. The recovery process is also expected to be rough. Economic activities impact social behaviors, which leave signatures in satellite images that can be automatically detected and classified. Satellite imagery can support the decision-making of analysts and policymakers by providing a different kind of visibility into the unfolding economic changes. In this article, we use a deep learning approach that combines strategic location sampling and an ensemble of lightweight convolutional neural networks (CNNs) to recognize specific elements in satellite images that could be used to compute economic indicators based on it, automatically. This CNN ensemble framework ranked third place in the US Department of Defense xView challenge, the most advanced benchmark for object detection in satellite images. We show the potential of our framework for temporal analysis using the US IARPA Function Map of the World (fMoW) dataset. We also show results on real examples of different sites before and after the COVID-19 outbreak to illustrate different measurable indicators. Our code and annotated high-resolution aerial scenes before and after the outbreak are available on GitHub.1 1. https://github.com/maups/covid19-satellite-analysis