45 - Rozpoznávání 2D/3D obličeje a termogramů obličeje (předzpracování, metody apod.)
pondělí 21. května 2018
20:30
Obličej je nejčastěji používanou biometrickou vlastností.
Problém při neřízeném rozpoznávání - více obličejů a problematika separace od pozadí.
Detekce obličeje
Metody:
Analýza barevného prostoru:
Kompenzace osvětlení 
Detekce barvy kůže
Segmentace
Detekce úst
Detekce očí
Detekce obličeje
AdaBoost
Vstup: Množina slabých klasifikátorů, pozitivní vs. negativní příklady
Postup:
Z množiny slabých klasifikátorů vyber ten, který dosahuje nejlepších výsledků na trénovacích datech (v závislosti na vahách). 
Vypočítej koeficient pro tento klasifikátor na základě jeho úspěšnosti. 
Uprav váhy trénovacích dat (váha roste pro data, která jsou špatně klasifikována a naopak) 
Pokračuj krokem 2, dokud není výsledný klasifikátor dostatečně přesný.
Slabý klasifikátor může být třeba 2D Haarova vlnka
Histogram orientovaných gradientů + Support Vector Machines
Vstupnímu obrázku vypočítáme gradient (“Jakým směrem a jak moc se mění intenzita pixelů”)
Dostaneme vektorové pole 
Pole rozdělíme do pravidelné mřížky 
V každé buňce mřížky vypočítáme histogram orientací gradientů 
Histogramy spojíme dohromady - tvoří vektor rysů 
Tento vektor klasifikujeme pomocí SVM klasifikátoru
Rozpoznávání 2D obličeje
Předzpracování
Normalizace
Předzpracování obrazu
Vypočítáme dva různě Gaussovsky rozostřené obrázky a odečteme je od sebe
Metody založené na rysech
V obličeji se hledají (po kroku detekce) hlavní rysy, jako poloha nosu, úst a očí. Potom přichází detekce obočí, uší, rtů apod. 
Porovnání probíhá na základě vzdáleností mezi jednotlivými body, přičemž se opět využívají toleranční limity 
Holistické metody
Metriky obličeje
2D obrázek je považován za vektor, provedeme-li spojení jednotlivých řádků (sloupců) do jednoho vektoru. 
Prostor obličejů – množina obličejů rozvrstvených v prostoru Rn (distribuce obličejů v tomto prostoru)
Původní prostor obličejů o rozměrech p × q je příliš velký; data obličejů leží ve skutečnosti v prostoru s mnohem nižší rozmanitostí
Použijeme metody redukce dimenzionality pro snížení dimenze vektoru (PCA? LDA)
Local Binary Patterns
Každý bod obrázku je prahován se svým 8-okolím, ale existují i obecná rozšíření
Obrázek se rozdělí do mřížky a v každé buňce se vypočítá histogram LBP
Vektor rysů je tvořen spojenými histogramy 
Neuronové sítě, deep learning
3D obličej
Mezitřídní (intra-osobní) variabilita
Změna v osvětlení
Změna výrazu
Změna pozice
Různé doplňky
Snímání obličeje:
strukturované světlo
Emitor vysílá (zpravidla v IR části spektra) specifický vzor
Vypočítá se korespondence mezi body deformovaného vzoru a původním vzorem.
Ze znalosti vzájemné polohy emitoru a senzoru se triangulací vypočítají prostorové souřadnice
time-of-flight
Využívá konstantí rychlosti světla
Emitor vysílá velmi krátké světelné pulzy (v řádu ns)
Vzdálenost snímaného objektu je přímo úměrná časovému rozílu mezi vysláním a přijetím odraženého pulsu
Nevýhodou je poměrně výrazný šum v z-ovém směru
Porovnání obličeje:
Přímé porovnání povrchů 
Vyhledání 3 bodů (kouty očí a špička nosu) 
Hrubé zarovnání - nalezení optimální rigidní transformace pomocí korespondence 3 nalezených bodů 
Jemné zarovnání ICP algoritmem 
Vyber kontrolní body v 1. množině bodů 
Najdi nejbližší odpovídající body v 2. množině bodů 
Vypočítej optimální transformaci mezi oběma množinami 
Transformuj body
Opakuj až do konvergence
Výpočet podobnosti povrchů na základě součtu vzdáleností navzájem si odpovídajícíh bodů
Adaptace 2D metod
Isogeodetické křivky
Isogeodetická křivka - křivka spojující všechny body, které mají od daného středu stejnou geodetickou vzdálenost
Histogram z-ových souřadnic
Rozpoznání termosnímků obličeje
Termokamera
Emisní koeficient kůže: e = 0,98
Konstantní vzádlenost (správné zaostření)
Relativní vlhkost okolí
Teplota okolí
Postup:
Záznamem jsou obrázky termomap obličeje
V nich se hledají obdobným způsobem jako u 2D pozice očí, úst, nosu a hranice obličeje
Dalším krokem je překryv obou termosnímků (zarovnání)
Výsledným krokem je zjištění korespondence ploch a přibližného tepelného záření pro jednotlivé plochy
Výhody: implicitní detekce živosti 
Nevýhody: vyšší míra vnitrotřídní variability (tělesná teplota, emoční stav,...)