UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE HIDALGO

INSTITUTO DE CIENCIA BÁSICA E INGENIERÍALIC. SISTEMAS COMPUTACIONALES

SEMESTRE: 6° GRUPO”1”ARQUITECTURA DE COMPUTADORAS

articulo

Expositores:Aiseny Thalia Salazar CruzJafet Sandoval MejíaDavid Guerra de la MoraPedro Raúl Baca OrtizMartin Miguel Ramírez Azua

NOMBRE DE LA REVISTA:

Colección digital:

Revista: Informática Aplicada e Informática

NOMBRE DEL ARTICULO:

“Detección de rostros eficaz y

preciso basado en datos de color y

profundidad”

AUTORES:

Loris NanniaAlessandra LuminibFabio DominioaPietro Zanuttigha

UNIVERSIDAD, INSTITUTO U ORGANIZACIÓN:

FECHA DE PUBLICACIÓN:

Junio, 2014 paginas: 1-13

PROPUESTA:

En este trabajo se propone un detector de

rostros eficaz, basado en el

conocido algoritmo de Viola-Jones.

En el trabajo de Viola-Jones se proponen varios criterios para reducir los falsos positivos:1.Una etapa de

detección de la piel que se utiliza para rechazar una región de la cara del candidato que

no contiene el color de la piel.

3. Imágenes de objetos planos u

objetos irregulares se eliminan mediante el mapa de profundidad

y un enfoque de segmentación

basado tanto en los datos de color y

profundidad.

2. El tamaño de la región del rostro del candidato se

calcula de acuerdo con los datos de profundidad,

eliminando el más pequeño o el más grande de los

rostros.

Los criterios anteriores permiten reducir drásticamente el número de falsos positivos sin disminuir la tasa de detección.

Por ejemplo, Microsoft Kinect es un dispositivo sensor de profundidad, que acopla la imagen RGB 2D con un mapa de profundidad (RGB-D) que puede utilizarse para determinar la profundidad de cada objeto en la escena.

OBJETIVO DE LA INVESTIGACIÓN:

Este trabajo, tiene como objetivo el uso de información en profundidad para reducir el número de detecciones de falsos positivos y mejorar el porcentaje de detecciones correctas.

Los autores utilizan un algoritmo de múltiples pasos en 2D para obtener una clasificación de gruesa a fina, luego de refinar la calidad de la ubicación de un rostro por un enfoque de seguimiento 3D.

En el sistema primero el detector VJ se aplica a la entrada y las imágenes giren utilizando un umbral bajo de clasificación, entonces todas las regiones de la cara candidato se filtran de acuerdo a tres criterios con el objetivo de reducir los falsos positivos:

La figura muestra el resultado de los tres pasos de filtrado en dos imágenes de muestra.

Región del rostro candidato filtrada por la piel.

Regiones del rostro candidato filtradas por el tamaño.

Positivos verdaderos descubiertos en la versión girada de la imagen de entrada.

  Región del rostro

candidato filtrada por el tamaño

Rostro verdadero correctamente .etiquetado

Región del rostro candidato filtrada por el bajo umbral

Algoritmo para la detección de color de piel. Datos de color

Datos de geometría

Datos de segmentación

  Conversión

de RGB -> CIELab

Conjunto de puntos (x,y,z)

Etapa de refinamiento

  Cortes

normalizados de agrupación espectral

  Punto vector

6D

SOLUCIÓN: Evaluar la eficacia del enfoque propuesto teniendo en cuenta las diferentes etapas de filtrado y la utilización de la imagen de profundidad.

TRABAJOS FUTUROS:

Trabajos futuros será probar diferentes y más rendimiento detectores cara, (Nanni y Lumini, 2012), para reducir el número de falsos negativos.

CONCLUSIONES: En este trabajo se propone un detector de caras para las caras frontales.

El detector de caras Viola-Jones es, utilizando el mapa de profundidad con el objetivo principal de obtener la detección de rostros precisa con pocos falsos positivos

LINK

http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S221083271400009X