Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2020.Recentemente, diversos processos de automação fazem uso de conhecimentos relacionados a visão
computacional, utilizando-se das informações digitalizadas que auxiliam na tomada de decisões
destes processos. O estudo de informações 3D é um assunto que vem sendo recorrente em comu-
nidades de visão computacional e atividades gráficas. Uma gama de métodos vem sendo propostos
visando obter melhores resultados de performance, em termos de acurácia e robustez. O objetivo
deste trabalho é contribuir com métodos de reconhecimento facial em dispositivos de baixa res-
olução de núvens de ponto. Neste trabalho realiza-se um processo de reconhecimento facial em
uma base de dados contendo 31 sujeitos, em que cada sujeito apresenta 3 imagens de profundidade
e 3 imagens de cor (RGB). As imagens de cor são utilizadas para detecção facial por uso de um
Haar Cascade, que permite a extração dos pontos da face da imagem de profundidade formando
uma nuvem de pontos 3D. Da nuvem de pontos foram extraídas a intensidade normal e a intensi-
dade do índice de curvatura de cada ponto permitindo a formação de uma imagem bidimensional,
intitulada de mapa de curvatura, a partir da qual extrai-se histogramas utilizados no processo de
reconhecimento facial. Junto com os mapas de curvature, Um novo método de correspondência é
proposto por meio da adaptação do algoritmo clássico de Bozorth, formando uma representação
3D de marcos faciais em nuvens de ponto de baixa resolução para prover um descritor dos pontos
chaves da nuvem e extrair uma representação única de cada indivíduo. A validação é realizada e
comparada com uma técnica de linha de base para reconhecimento facial 3D. O manuscrito apre-
sentado provê multiplos cenários de teste (faces frontais, acurácia, escala e orientação) para ambos
métodos atingindo uma acurácia de 98.92% no melhor caso dos mapas de curvature e uma acurácio
de 100% no melhor caso do algoritmo clássico de Bozorth adaptado.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Recently, many automation processes make use of knowledge related to computer vision, exploiting
digital information in the form of images or data that assists the decision-making of these processes.
3D data recognition is a trending topic in computer vision and graphics tasks. Many methods had
been proposed for applications on 3D, expecting a better performance in accuracy and robustness.
The main goal of this manuscript is to contribute with face recognition methods for low-resolution
point cloud devices. In this manuscript, a face recognition process was accomplished in a 31 subject
database, using colorful images (RGB) and depth images for each subject. The colorful images are
utilized for face detection by a Haar Cascade algorithm, allowing the extraction of facial points in
the depth image and the generation of a face 3D point cloud. The point cloud is used to extract
the normal intensity and the curvature index intensity of each point, allowing the confection of
a bidimensional image, entitled curvature map, of which histograms are obtained to perform the
facial recognition task. Along with the curvature maps, a novel matching method is proposed by
an adaptation of the classic Bozorth’s algorithm, forming a net-based 3D representation of facial
landmarks in a low resolution point cloud in order to provide a descriptor of the cloud key points and
extract an unique representation for each individual. The validation was fulfilled and compared
with a baseline technique for 3D face recognition. The presented manuscript provide multiple
testing scenarios (frontal faces, accuracy, scale and orientation) for both methods, achieving an
accuracy of 98.92% in the best case of the curvature maps and an 100% accuracy in the best case
of the classic Bozorth’s algorithm adaptation
