Reconhecimento facial sob oclusão e iluminação com uma representação compacta
Eucassio Gonçalves Lima Júnior1; Ricardo de Andrade Lira Rabêlo1; Cornelia Janayna Pereira Passarinho1; Luis Henrique Silva Vogado1
1 Universidade Federal do Piauí - UFPI
Resumo
Reconhecimento facial é um desafio na área de processamento de imagens, considerando-se que as imagens sofrem influência de diversos fatores tais como: posição da cabeça, iluminação, expressão facial e oclusão. A esse fato, adiciona-se a alta dimensionalidade da representação computacional da face, que aumenta a complexidade do reconhecimento. Este trabalho apresenta uma abordagem para reconhecimento facial, caracterizando-se pela robustez a oclusão, variação de iluminação e pela baixa dimensionalidade do vetor de características. A abordagem baseia-se na combinação do filtro de gabor e entropia de forma a manter os dados mais representativos da imagem em um vetor de características de dimensionalidade menor do que aquele utilizando o Gabor original. O SVM é utilizado como classificador em um conjunto de experimentos que foram realizados, para avaliar a abordagem apresentada sobre características encontradas em cenários de ambiente real, fazendo uso da base de imagem AR Face. A abordagem proposta foi avaliada em diversos cenários: variações de iluminação, oclusão por óculos de sol, variação de iluminação com oclusão por óculos de sol, oclusão por cachecol, variação de iluminação com oclusão por cachecol, mudança de expressão facial e todos os cenários juntos. Os resultados obtidos por meio dos experimentos superam as abordagens estado da arte disponíveis na literatura em 3 dos 5 testes (iluminação, iluminação com oclusão por óculos de sol e iluminação com oclusão por cachecol) e adiciona outros 2 testes: mudança de expressão facial e todos os cenários juntos, obtendo 91,75% e 92.38% de taxa de acerto respectivamente, com Gabor e entropia.
Palavras-chave: filtro de gabor; entropia; redução de dimensionalidade; oclusão; reconhecimento facial