Universitatea Politehnica Bucureti Facultatea de Automatica si Calculatoare

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Face Detection Octavian Sima 342 C 4 Elena Holobiuc 342 C 4 15. 01. 2010 SPG– PROIECT 1

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Cuprins • Introducere • Face detection • Importanta • Dificultati • Abordari • Rezultatele noastre • Rezultat Open. CV • Imbunatatiri • Concluzii 15. 01. 2010 SPG– PROIECT 2

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Introducere ● Face Detection ? ? ? 15. 01. 2010 SPG-PROIECT 3

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Face detection ● Importanta: • • • 15. 01. 2010 Primul pas in orice sistem pentru face recognition Baza sistemelor de supraveghere Sisteme de autentificare Punct de plecare pentru genetic object detection/ recognition Utilizat de camerele foto/video pentru a realiza autofocus SPG-PROIECT 4

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Face detection(2) ● Dificultati: • Pozitia fetei: frontala, 45 grade, profil, rotita • Prezenta sau absenta unor componente faciale: • Barba, mustata, ochelari • Expresii faciale • Acoperirea partiala a fetei de alte obiecte • Conditii imagine: luminozitate, caracteristicile camerei, rezolutia imaginii 15. 01. 2010 SPG-PROIECT 5

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Face detection(3) ● Abordari: 15. 01. 2010 Detectarea caracteristicilor fetei: Ada. Boost, Viola-Jones Skin Detection Template Matching Neural networks SPG-PROIECT 6

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Algoritm ● ● 15. 01. 2010 3 Pasi Skin Detection Noise Filter Template Matching 1. Skin Detection Un prim pas des utilizat in algoritmii de identificare a fetelor Reduce spatiul de cautare al fetelor Utilizeaza mai multe spatii de culori: RGB, HSV, YCb. Cr SPG-PROIECT 7

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Algoritm (2) ● ● 15. 01. 2010 2. Noise Filter Elimina pixelii de culoare neagra ramasi izolati dupa primul pas Valoarea unui pixel este determinata de valorile vecinilor sai 3. Template Matching Utilizeaza drept imagine template o generalizare a fetei umane Imaginea template este scalata la diferite dimensiuni Portiunile din poza ce seamana intr-o anumita proportie cu template-ul vor fi considerate fete SPG-PROIECT 8

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Test 1 15. 01. 2010 SPG-PROIECT 9

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Skin Detection 15. 01. 2010 SPG-PROIECT 10

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Noise Filter 15. 01. 2010 SPG-PROIECT 11

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Rezultat 15. 01. 2010 SPG-PROIECT 12

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Test 2 15. 01. 2010 SPG-PROIECT 13

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Skin Detection 15. 01. 2010 SPG-PROIECT 14

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Skin Detection 15. 01. 2010 SPG-PROIECT 15

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Rezultat Open. CV 15. 01. 2010 SPG-PROIECT 16

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Imbunatatiri ● ● ● 15. 01. 2010 Detectarea ochilor din imaginile identificate drept fete dupa cel de-al treilea pas (metoda ineficienta in cazul pozelor la distanta) Raportul intre latimea si inaltimea regiunilor detectate (pentru eliminarea membrelor) Training pe mai multe imagini pentru efectuarea unor setari cat mai exacte (template, scale factor, matching procent, etc) SPG-PROIECT 17

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Concluzii ● ● ● 15. 01. 2010 Implementare dificila Rezultate mai slabe in pozele ce contin un numar mare de persoane (apar suprapuneri ale fetelor) Rata succes : • Test 1 : 88. 23% • Test 2 : 83. 33% SPG-PROIECT 18

Universitatea Politehnica Bucureşti - Facultatea de Automatica si Calculatoare Q&A Multumim. . . 19