UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO Boris Knez

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO Boris Knez DOLOČANJE LEGE OBRAZA NA BARVNI SLIKI Ljubljana, 2005

POTEK PREDSTAVITVE • Predstavitev osnovnih pojmov • Cilj in namen • Razvrstitev metod za lokalizacijo obraza • Določanje lege obraza z uporabo Hausdorffove razdalje • Lokalizacija obraza z barvno metodo • Baza obrazov (XM 2 VTS) • Predstavitev razultatov

OSNOVNI POJMI • Detekcija obraza – ugotovi, ali se na sliki nahaja kakšen obraz, in če, potem vrne lokacije vseh obrazov na sliki. • Lokalizacija obraza – tokrat vemo, da se na sliki lahko nahaja samo en obraz, katerega položaj je potrebno določiti. • Razpoznavanje obraza ali identifikacija - sliko obraza na vhodu primerjamo z bazo poznanih obrazov in kot rezultat podamo, kateri obraz se ujema s tistim na vhodu. • Avtentikacija oz. verifikacija - sistem že vnaprej pozna identiteto osebe in samo še preveri, ali slika na vhodu tej identiteti ustreza.

Cilj in namen Cilj je razviti sistem za lokalizacijo obraza, ki bo zmožen delovati tudi v nekaterih težjih pogojih: • kompleksno ozadje • različna velikost, orientacija in lega glave • različne rase ljudi in različni izrazi oseb • sprememba značilnih delov obraza zaradi prisotnosti: frizure, ki sega do oči, brkov, brade, dodanih ličil ali očal • sprememba osvetlitve (spekter, smer in jakost svetlobnega vira) • prekrivanje obraza, šum, glajenje • vpliv lastnosti kamere (karakteristika senzorja in leč) Lokalizacijo obraza izvedemo s pomočjo dveh različnih metod. Robustnost obeh metod preverimo na veliki bazi obrazov in metodi primerjamo.

Razvrstitev metod za lokalizacijo obraza • Lokalizacija obraza z upoštevanjem celostne predstave obraza • z znanjem podprte metode • ujemanje modela in slike • barvne metode • Lokalizacija obraza z iskanjem njegovih karakterističnih delov • iskanje osnovnih obraznih elementov (usta, oči, nos, brada) s pomočjo shranjenih šablon • analiza intenzitet področij sivinskih slik • metode edinstvenih obrazov • Lokalizacija obraza v videosekvencah

Določanje lege obraza z uporabo Hausdorffove razdalje Ljudje brez večjih težav določamo položaj obraza tudi: • v slabih svetlobnih pogojih • z velike razdalje • ko je le-ta delno prekrit Obraz prepoznamo tudi v enostavnih obrisih, ali celo tam, kjer ga sploh ni. Takšno osnovno obliko obraza na sliki iščemo z modelom povprečnega obraza in z računanjem Hausdorffove razdalje. Različni enostavni obrisi obrazov Povprečen obraz

Določanje lege obraza z uporabo Hausdorffove razdalje Hausdorffova razdalja je mera, s katero ugotavljamo stopnjo podobnosti med dvema objektoma. H(A, B) – Hausdorffova razdalja med množicama točk A in B , kjer je osnovna norma nad točkami množic A in B (npr. Evklidska razdalja). Najboljše ujemanje med modelom in objektom na sliki dosežemo s transformacijami modela:

Določanje lege obraza z uporabo Hausdorffove razdalje

Lokalizacija obraza z barvno metodo Hitre barvne metode temeljijo na ugotovitvah, da se barva kože ljudi razlikuje predvsem zaradi različnih svetilnosti in koncentracij barve, kakor pa zaradi barve same. Področja z barvo kože lahko iščemo z različnimi barvnimi filtri v različnih barvnih prostorih (npr. RGB, HSV, YCr. Cb).

Lokalizacija obraza z barvno metodo Znotraj področij z barvno kože poiščemo značilno ovalno obliko glave in značilne dele obraza, kot so oči in usta. Tako lahko določimo lego obraza tudi na slikah s kompleksnim ozadjem. Iskanje ovalne oblike glave s Houghovo transformacijo :

Lokalizacija obraza z barvno metodo Postopek iskanja oči in ust temelji na opažanjih (barvni prostor YCr. Cb): • v okolici ust je izrazitejša komponenta Cr • v okolici oči je izrazitejša komponenta Cb • v okolici oči prihaja do večjih sprememb v svetilnosti komponente Y

Lokalizacija obraza z barvno metodo Končno lego obraza določimo z uporabo znanj iz antropologije in upoštevanjem rezultatov posameznih barvnih filtrov in Houghove transformacije.

Baza slik XM 2 VTS in njena degradirana različica 1180 slik obrazov iz baze XM 2 VTS 2200 različno degradiranih slik iz baze XM 2 VTS

Rezultati Uspešnost metod: Degradacijska metoda Pravilno Napačno Hausdorff Barvna metoda brez degradacije (1180 slik) 99. 2% 84. 3% glajenje, sigma=2 96. 5% 80. 5% glajenje, sigma=4 97. 0% 80. 0% šum, stopnja 50 99. 5% 84. 0% šum, stopnja 100 98. 0% 80. 5% zmanjšanje barvne globine na 2 bita za komponento 99. 0% 62. 0% Kompleksno ozadje 95. 5% 83. 0% JPEG kompresija, kvaliteta 10 99. 0% 81. 0% Prekrivanje obraza 98. 5% 48. 5% Izguba paketkov informacije na slikah tipa bitmap 90. 5% 57. 5% Geometrijske transformacije 80. 0% 74. 5% Naključne degradacije (več hkrati) 79. 5% 60. 5%

Rezultati

Zaključek 1. Lokalizacija obraza z uporabo Hausdorffove razdalje Prednosti : • robustnost • možnost transformacij modela • zmožnost obdelave barvnih in sivinskih slik Slabosti : • računska zahtevnost in počasnost algoritma 2. Lokalizacija obraza z barvno metodo Prednosti : • hitrost algoritma • zmožnost zaznavanja obrazov različnih velikosti Slabosti : • manjša zanesljivost in robustnost • občutljivost na spremembe v osvetlitvi

Hvala !

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO Boris Knez DOLOČANJE LEGE OBRAZA NA BARVNI SLIKI Ljubljana, 2005