detecția fețelor umane prin sisteme informatice

7/25/2019 Detecia feelor umane prin sisteme informatice

1/26

Introducere

Detec ia fe elor umane prin sisteme informatice, a devent un domeniu major de

interes. Algoritmii de detectare a fe ei umane, sunt utiliza i ntr-o gam larg de aplica ii, cum ar fi: controlul de securitate, procesarea de semnale biometrice, interfe e de calculator uman,

recunoa terea peroanelor i gestionarea unor baze de date cu imagini. Cu toate acestea,

dezvoltarea unui detector de fe e umane este destul de dificil, din diverse condi ii de:

lumina, dimensiuni ale fe elor, orientarea fe elor i culorilor de piele. n acest proiect, ne-am

decis s studiem metode de detec ie i recunoa tere a fe elor umane din imaginile color.

Func ia de detec ie automat a fe elor permite o mai bun ncadrare, ct i stabilirea

automat a parametrilor de focalizare i e!punere corect i adecvat a fe elor respective, prin compara ie cu restul cadrului. De e!emplu, o camer foto poate distinge faptul c ntr-o

anumit regiune a imaginii e!ist una sau mai multe figuri umane, iar n altele nu, respectiv c

o anumit configura ie de pi!eli reprezint o fat, n timp ce alte configura ii nu, toate acestea

petrecndu-se n timp real. Cum camerele foto sau telefoanele mobile, cel pu in cele de clas

medie, nu sunt dotate cu cipuri cu putere mare de procesare, inseamn c algoritmul respectiv

i implementarea acestuia trebuie s fie e!trem de eficiente. Cu toate c soft"are-ul de

detec ie a fe elor integrat n camerele foto obi nuite a evoluat, ajungnd astzi nu numai s

localizeze figurile umane, dar c#iar s i identifice apari ia zmbetului ct i s comande

declan area automat n momentul respectiv, n ciud numeroaselor solu ii originale, te#nicile

actuale nu sunt nc la cel mai nalt nivel i competen e n a oferi nivele de performant

acceptabile pentru introducerea acestor te#nologii n domenii sensibile precum controlul

identittii cltorilor n aeroporturi sau controalele vamale.

1


2/26

Capitolul I.

Recunoa terea facial

$na dintre metodele utilizate, se bazeaz pe detectarea regiunilor de piele din ntreag

imagine, iar apoi generarea fe elor candida ilor pe baz unei analize a unor componente inter-

conectate. n cele din urm, fe ele candida ilor sunt imprtite n fe e umane i non-fe e umane,

de o versiune imbunttit a metodei ablon de potrivire.

Au e!istat multe ncercri n rezolvarea problemei de detectare a fe elor umane.

%rimele abordri au fost destinate doar imaginilor la nivel de gri i imaginilor de tip

piramidal, care erau necesare pentru mrirea dimensiunilor a fe elor necunoscute.

%entru imagini color, diverse literaturi au artat c este posibil s se separe regiuni ale

pielii umane din fundal , bazat pe oricare &CbCr sau '() spa iu de culoare. Fe ele

candida ilor pot fi generate din regiunile pielii identificate.

*umeroase abordri pot fi aplicate pentru a clasifica fe ele i non-fe ele din imagini n

care apr mai multe persoane. Des utilizat este metod de potrivire a modelului de fa , oc#i,

nas i gur. De aici se e!trag caracteristicile necesare pentru a proiecta fa a uman.

+n procesul de extragere a trsturilor este generat o reprezentare matematic,

numit model sau referin biometric, care va fi salvat n baza de date, constituind

fundamentul recunoaterii. odelul biometric nu este altceva dect un algoritm de

recunoatere facial care transform imaginea feei /reprezentat prin pi!eli0 ntr-o

reprezentare matematic simplificat:

Fig.1: Recunoa terea facial

1a baza algoritmilor de recunoatere facial stau geometria i fotometria /msurarea

intensitii surselor de lumin0. %rimii algoritmi folosii n recunoaterea facial se bazau doar

2


3/26

pe geometrie, identificnd numai relaiile dintre trsturile principale /poziionarea oc#ilor, a

nasului i a gurii0. Aceast metod era dependent de detectarea trsturilor care putea fi

foarte dificil din cauza variaiilor de luminozitate prezente n imagine i n special a

umbrelor.

$nul dintre cei mai uzitai algoritmi estePrincipal Component Analysis (PCA). 2e#nica %CA

convertete fiecare imagine bidimensional ntr-un vector unidimensional i selecteaz

caracteristicile care difer cel mai mult de restul imaginii. +n urma e!tragerii trsturilor este

generat un model unic corespunztor fiecrei imagini, iar acestui model i este asociat un scor.

%erformana sistemului de recunoatere facial depinde foarte mult de calitatea

imaginii. %entru o precizie ct mai mare, imaginea trebuie s surprind subiectul din fa, nu

profil, trebuie s aib luminozitatea i contrastul potrivite, oc#ii s fie desc#ii, iar imagineas nu prezinte umbre. (istemul este sensibil c#iar i la e!presia feei. $n zmbet larg poate

conduce la rezultate mai puin eficiente.

(tudii recente arat c mbuntirile aduse algoritmilor de recunoatere facial

/folosirea imaginilor cu rezoluie mai mare, a imaginilor 3D i a imaginilor irisului0

furnizeaz rezultate de 45 ori mai e!acte dect cele generate de algoritmii folosii n 6556 i

de 455 de ori mai e!acte dect cele generate de algoritmii folosii n 4778. $nii dintre aceti

algoritmi au identificat indivizi fr a mai fi nevoie de intervenia factorului uman,

identificnd c#iar i gemeni identici.

%rincipalele provocri cu care se confrunt orice sistem de detectare a fe ei, de obicei

includ prezen a sau absen a de componente structurale, e!presia facial, orientarea imaginii,

condi ii de formare a imaginii i varia ii de fundal.

+n cazul imaginilor color, este foarte util folosirea culorii pielii c element de detec ie

ini ial a candida ilor posibili, segmentarea imaginilor dup sc#ema de culoare fiind rapid

computa ional i robust la sc#imbarea ung#iului de captur a imaginii, la scalare, umbrire

sau n prezen a unui fundal comple!.

+n primul rnd, se realizeaz mbunt irea unei imagini n cazul n care imaginea nu

este constrns de condi ii de iluminare.Apoi, este realizat segmentarea pielii n &cbCr i n

spa iul 9;. 9ezultatul de segmentare a pielii este definit prin metod procentuala a

indec ilor de intensitate a nuan ei pielii.

)erificarea candida ilor folosind caracteristicile formelor , se aplic pentru a decidecare din regiunile candida ilor corespund unei fe e.

3


4/26

Culoarea este o caracteristic important a c#ipurilor umane. Folosind culoarea pielii

ca o caracteristic pentru a detect o fat, are mai multe avantaje. %rocesare a culorilor este

mult mai rapid dect alte caracteristici faciale de prelucrare. n anumite condi ii de iluminare

culoarea este orientat invariabil. Cu toate acestea, culoarea nu este un fenomen fizic n ceea

ce piveste caracteristicile spectrale ale radia iei electromagnetice n lungimi de und, vizibile

izbitor de ctre retina.

+n principal, te#nicile de detectare a fe ei sunt clasificate n patru categorii: metode

bazate pe cunoa tere, metode de potrivire a abloanelor, metode bazate pe aspect i abordarea

unor caracteristici invariabile.

+n aceast lucrare, vom folosi abordarea unor caracteristici invariabile, bazate pe

informa iile despre pielea i marginea de detectare a fe ei.

)om ncepe cu intensificarea unei imagini. 9ezultatul acestei intensificri este supus

segmentrii pielii, pe care o are candidatul din imagine. n contrast, componen a gri a imaginii

intensificat, presupune detectarea marginilor. 9ezultatele celor dou e!tremit i, sunt

combinate i fiecare componen a va fi analizat i verificat ca o fa sau non-fa .

Structurarea proiectului:

%roiectul este organizat dup cum urmeaz: vom descrie pe scurt procedura de

mbunt ire a imaginii. )om prezenta descrierea detaliat de detectare a fe ei.


5/26

Capitolul II

mbunt irea imaginilor

+mbunt irea imaginii este o important te#nic de preprocesare n detectarea fe elor,

mai ales dac imaginile sunt realizate n condi ii de iluminare fr restric ii. Detec ia fe elor

utiliznd informa ii cu privire la culoarea pielii, este puternic influen at de condi iile n care

imaginea a fost fcut. =ste necesar ca imaginile s fie mbunt ite ntr-un mod uniform din

punct de vedere al luminii i culorii.

Fig.2: mbunt ire de culoare a imaginii: imaginea de intrare /stnga0 i

mbunt irea corespunztoare a imaginii /dreapta0

(e fac corec iile necesare de lumin i de egalizare a #istogramei pentru imbunttirea imaginii nainte de detectarea fe ei. > metod bine-cunoscut de detectare a fe ei propus de

)iola i ?ones folose te o metod similar c opera iune de preprocesare. Cu toate acestea,

unele c#ipuri din imagini par diferite, ca urmare a modificrilor de iluminat neliniare.

(-a utilizat un algoritm neliniar de intensificare a imaginii pentru mbunt irea

calit ii vizuale a imaginii respective. +n aceast lucrare, am folosit o func ie de transfer

neliniar bazat pe o abordare local de mbunt ire a culorilor din imagine i uniformizarea

luminozit ii. +n loc de spa iu 9;, aceast metod folose te spa iul '() pentru

5


6/26

mbunt irea imaginii. Canalul ) este luat din '() /nuant, satura ie, valoare0 i depinde de

intensificarea ob inut.

Canalul ), se compune din dou procese separate, de mbunt ire a luminan ei si de

mbunt ire a contrastului. Fiecare pi!el din imagine este sporit pentru a regla contrastul

imaginii, n func ie de pi!elul central i pi!elul vecin. +n final, cele trei componente ',(,)

sunt convertite napoi la imaginea 9;.

Fig.6 prezint rezultatul mbunt ire a imaginii folosind aceast metod. ai multe

detalii despre luminan i procesul de mbunt ire a contrastului sunt e!plicate mai jos :

Sporirea luminan ei este prima component modificat n imaginea utilizat anterior.

%resupunem c )< /!, @0 reprezint canalul ) normalizat n spa iul de culoare '() i )1= /!,

@0 devine valoarea transferat prin aplicarea func iei de transfer neliniar definit dup cum

urmeaz:

unde z este parametrul dependent imaginii i

este definit astfel:

,

6

HSV

reprezentat in aceast form

geometric cilindric cu nuane i

dimensiuni unghiulare pornete de la o

culoare primar roie de !" trece ctreculoarea #erde la 12!" apoi spre

al$astu la 24!" i se %ntoarce %napoi la

culoarea roie la 36!"& '(a #ertical

central cuprinde culori neutre

acromatice sau gri #ariind de la negru

! sau #aloare ! %n partea de )os la al$

*luminozitate+ 1 sau #aloarea 1 %n

partea de sus&


7/26

unde 1 este valoarea /)0 nivelul corespunztor func iei cumulative de distribu ie a

probabilit ii /CDF0 de 5,4.

%arametrul z define te forma func iei de transfer sau cantitatea de luminan

intensificat pentru fiecare valoare a pi!elului. Deoarece cantitatea de iluminare n diferite

regiuni ale imaginii este diferit, n loc s utilizm parametrul z global, am calculat

parametrul local z pentru fiecare regiune mic a imaginii, prin mpr ire n blocuri mici,

cre terea luminan ei efectundu-se n mod corespunztor.

Intensificarea contrastului mbunt e te calitatea general a imaginii. %ocesul de

convolu ie aussian este e!primat astfel:

)C>* reprezint rezultatul convolu iei, care con ine informa iile de luminan de la

pi!elii din jur. )aloarea pi!elului central este comparat cu rezultatul convolu iei aussiene cu

scopul de a gsi gradul de intensificare a contrastului a pi!elului cntral ini ial. Acest proces

este descris prin ecua ia urmtoare :

, unde )C= /!,@0 este rezultatul de intensificare a

contrastului, iar =/!,@0 este dat de rela ia :

+n cazul n care pi!elul central este mai luminos dect pi!elii din jur, contrastul

pi!elului cre te . %e de alt parte, dac pi!elul central este mai nc#is dect pi!elii nvecina i,

contrastul pi!elului scade.

,


8/26

Capitolul III.

Detec ia fe ei

Detec ia fe ei este o te#nologie computerizat care determin localizarea i

dimensiunile c#ipurilor umane n imagini arbitrare /digitale0. Aceasta detecteaz trsturile

faciale i ignor orice altceva, cum ar fi cldiri, copaci i organisme.

Recunoa terea fe elor umane reprezint procesul de identificare a persoanelor n

imagini digitale sau video.(egmentarea imaginii este realizat folosind informa iile legate de marginea si

culoarea pielii, dupa ce a fost modificat intensitatea de luminan si contrastul imaginii de

intrare.

Segmentarea culorii pielii:

Culoarea pielii sa dovedit a fi un util pentru detectarea, localizarea, si urmarirea fe ei.

Au fost propuse numeroase te#nici de modelare a culorii pielii i de recunoa tere. etode de detectare a fe ei utiliznd culoarea pielii ca un element de detectare, au c tigat o

puternic popularitate.Culoarea permite procesarea rapid i este foarte puternic la variatii

geometrice de modele ale fe ei. etoda de detectare a pielii se ncadreaz n dou categorii

principale: metode bazate pe pi!eli i metode bazate pe regiuni.

etodele bazate pe pi!eli clasific fiecare pi!el individual ca piele sau non-piele,

independent fa de pi!elii nvecina i. +n contrast, metodele bazate pe regiuni, ncearc s ia

n considerare aranjamentul spa ial a pi!elilor de nuan e de piele.

*umeroase studii au fost efectuate pentru a gsi spa iul optim de culoare pentru

distribuirea culorii pielii. Cteva e!emple populare de spa ii de culoare sunt 9;, 9;

normalizat, &CbCr, '(< /*uan , (atura ie,


9/26

(implitatea de transformare i separare e!plicit a componentelor de luminan i

crominan face spa iul de culoare &CbCr foarte popular. ul i cercettori cred c

segmentarea pielii n spa iul &CbCr prevede rezultate mai bune. 9ezultatele segmentrii n

9; i &CbCr sunt multiplicate pentru a gsi rezultatul combinat.

(copul final de detectie a culorii pielii este de a construi o regul de decizie care va

face diferen a ntre pi!elii de piele i non-piele.

Am folosit reguli bine definite pentru a construi un clasament de nuan e a pielii. Cel

mai simplu model este de a defini o regiune de pi!eli pentru nuante de piele, n spa iul de

culoare &CbCr, prin utilizarea de valori Cr i Cb pentru pi!elii de culoare a pielii.

C#ai i *gan au dezvoltat un algoritm care e!ploateaza caracteristicile spa iale ale

culorii pielii umane. > #art a culorii pielii este calculata i utilizata pe crominan e ale

imaginii de intrare pentru a detecta pi!elii care par a fi piele. 1ucrnd n aceast spa iu de

culoare, C#ai i *gan au constatat ca zonele de Cb i Cr cele mai reprezentative pentru

culoarea pielii sunt 77Cb127 si 1!!Cr17!.

9ezultatul segmentrii pielii este reprezentat n figura de mai jos:

.


10/26

Fig. !. Segmentarea pielii

Indicele masurat in procente" al nuan ei pielii" denumit i S#in $one %ercentage Inde&

'S$%I(" este utilizat pentru a filtra nuantele de non-piele de pe anumite zone ale fe elor. ul i autori

folosesc opera iuni morfologice dup segmentarea pielii, pentru a elimina pi!elii cu zgomot ai pielii,

precum i pentru a umple zonele mici pentru a ob ine un rezultat perfect. >prea iunile de erozinune

sau dilatare, au acela i efect n toate zonele imaginii. Dac se aplic opera iunea de eroziune dup

segmentarea pielii pentru a elimina pi!eli cu zgomot ai pielii, se reduce simultan dimensiunea

regiunilor care con in fe e. $neori deconecteaz zonele care nu trebuie s fie deconectate. >pera iunea

de dilatare este apro!imativ similara, dar cu efect opus. %rincipalul avantaj al acestei metode este

acela c, cu un prag atent selectionat, putem elimina pi!elii cu zgomot din imaginea cu piele

segmentat i n acela i timp pi!elii non-piele sunt umpluti cu pi!eli de piele n cazul n care cei mai

multi dintre pi!eli vecini fac parte din pi!elii pielii.

( presupunem c imaginea binar este < /!, @0, intr-o zona 3 ! 3 nvecinat, alculate

alculat n sine. (uma matricei este alculate pentru a numra valorile de imagini binare din zonele

nvecinate. Astfel, valoarea posibil pentru (n /!, @0 ar fi n setul de B5, 4, 6, 3, , 8, , E, , 7G. (n /!,

@0 este acum un prag folosind al doilea filtru, care este dat ca:

Conform procentului de 4, 6, 3 respectiv n (n /!, @0, 2 prag

poate fi 4, 6, 3,etc.


11/26

Fig. ). S$%I

Capitolul I*

+lgoritmul de detec ie al fe ei

,riginal- ra/ scale- 0inar/-

11


12/26

Fig. . Imagini in diferite moduri

> privire de ansamblu a algoritmului de detectare a fe ei, este reprezentat n Fig.8, care

con ine dou module majore:

40 1ocalizarea fe ei pentru a gsi fe ele candida ilorH

60 )erificarea fe elor bazat pe forma capului.

Algoritmul transform n primul rnd 9; al imaginii color n spa iul de culoare &CbCr.

*uan a pi!elilor pentru piele sunt detecta i cu ajutorul unui model de piele n CbCr, un subspa iu n

ipoteza distribu iei aussiene de culoare si nuan a pielii. +n imaginea de test, fiecare pi!el este

clasificat n func ie de distribu ia fe ei I fundal. Apoi unele te#nici morfologice sunt aplicate pentru a

reduce zgomotul, umple, de ine i a reconstrui forma pielii pe regiuni. +n cele din urm, pentru

verificare, un model de forma a capului frontal, este comparat cu regiunile de piele e!trase. Dac

procentul de regiune a pielii ntr-un dreptung#i nc#is este mai mare dect un prag specificat de

utilizator, regiunea detectat este clasificat ca fiind un c#ip.

12


13/26

Fig. : Sc3ema general a algoritmului pentru detec ia fe elor

+n continuare, vom demonstra algoritmul nostru de detectare a fe ei cu o imagine color de

dimensiuni 85!355 pi!eli a a cum se arat n Figura E . +n imagine se pot vedea persoane frontale,

luminozitatea este normal, distan a dintre oameni i aparat de fotografiat este de 4metru lungime.

Fig. 7 Imagine )4&!44 pi&eli

).1. $ransformarea spa iului de culoare :

+n scopul de a localiza regiunile faciale a candida ilor, avem nevoie de a modela

culoarea pielii care necesit alegerea unui spa iu de culoare adecvat. ai multe spa ii de culoare au fost utilizate pentru a etic#eta pi!eli de piele, inclusiv 9;, 9; normalizat, '()

13


14/26

/sau '(


15/26

/b0- componenta & /c0- componenta Cb /d0- componenta Cr

).2. Detec ia pielii ba5at pe segmentarea 3istogramei adaptat :

ulte studii de cercetare arat c, componentele de crominan de culoare si nuan a

pielii sunt independente de componenta de luminan . +n aceast lucrare, omitem intenstatea

componentei & i detectm nuan a pielii bazat doar pe compactitatea pielii n subspatiul CbCr. )om crea o metod de detectare a pielii bazat pe #istograme de culoare n regiunile de piele

segmentate dintr-un mediu aglomerat, care efectueaz clasificarea piele I non-piele folosind

un amestec aussian ob inut de #istograma de culoare Cb i Cr. otiva ia pentru utilizarea

unui amestec aussian se bazeaz pe ipoteza de distribu ie aussian de culoare a nuan ei

pielii i observa ia c pi!elii de fundal au aceea i adncime i sunt mai numero i dect pi!elii

din regiunile de prim-plan. A a cum este prezentat n figura 7 /a0 care este #istograma Cb a

imaginii &CbCr, n Figura 7 /b0, se prezint n mod tipic 6 vrfuri proeminente. )rful cel

mai de sus din dreapta corespunde pi!elilor de fundal, n timp ce al doilea cel mai nalt vrf

din stnga corespunde regiunilor de prim-plan, inclusiv regiunile de piele. %e baza valorii de

vrf i l ime, valorile de prag de adaptare MC94, C96N i MC;4, C;6N pot fi selectate ca

intersec ii de func ii de distribu ie de probabilitate ntr-un amestec aussian n care parametri

pot fi estima i folosind un algoritm =. Atunci to i pi!elii pot fi clasifica i pentru a avea tonul

pielii, dac valorile sale /Cr, Cb0 se ncadreaz n intervalele: Cr4OCrOCr6 i Cb4OCbOCb6, din

gama de culori CbCr care este folosit pentru praguri: pragul inferior Cb4P 45E este n partea

de jos i pragul superior de Cb 6P 466 este n partea de susH pragul inferior Cr4P 43 este la

stnga i pragul superior de Cr 6P 484 este la dreapta. 9ezultatele sunt prezentate n fig. 7

urmtoare:

15


16/26

'a( 'b( 'c(

'd( 'e( 'f(Fig. 6 Detec ia culorii pielii pe ba5a segmentrii 3istogramei adaptie.

'a( 8istograma imaginii cu componenta Cb-

'b( Cb gama de culori 9147" 122-

'c( Imaginea segmentat a componentei Cb-

'd( 8istograma imaginii cu componenta Cr-

'e( Cr gama de culori 91!;" 11-

'f( Imaginea segmentat a componentei Cr.

Combina ia de segmentare a imaginilor, i apoi evaluarea lor, determin dac i n ce

condi ii o fa este acolo. Acest lucru duce la o imagine binar alb-negru artat n

figura 45 unde putem observa c masca din imagine acoper majoritatea intervalelor

de culoare a pielii.

Fig.14 Re5ultatul etapei a doua este o imagine binar de culoare a pielii filtrat:

segmentarea regiunii de piele

16


17/26

).!. imagine

con ine punctele de pornire pentru transformarea unei alte imagini, masca i

constrngerile transformrii. =lementul structural este utilizat pentru a defini

conectivitatea.

%entru aplicarea reconstruc iei morfologice, este important s se determine

imaginea marQer i elementul structural utilizat. +n aceast lucrare, o metod este

folosit pentru a reconstrui forma fe elor detectate. Avnd n vedere e!actitatea acestorreconstruc ii, este foarte dependent de asemnarea formele zonelor fe ei i elementul

structural folosit. )om folosi elemental structural de !E pi!eli /figura 440 dupa cum

urmeaza, care poate descrie forma apro!imativ a fe elor umane.

Fig. 11: 90.

1,


18/26

(e ia ca e!emplu imaginea prezentat n figura 46 /a0. (e constat c Figura 46 /a0 este

imaginea masc i Figura 46/b0 este imaginea marQer F, adic erodarea figurii 46 /a0

cu elementul structural ;. Figura 46 /c0 este desc#iderea de reconstruc ie a lui F n

raport cu . +n scopul comparrii, am calculat desc#iderea imaginii masc utiliznd

acela i element structural ;, a a cum se arat n figura 46 /d0. 9ezultatul n figura 46

/c0 arat c zonele fe elor candida ilor au fost restaurate cu precizie, i toate celelalte

mici zone de non-fa e au fost ndeprtate.

/a0 /b0

/c0 /d0

Fig.12: 'a( Imaginea masc-

1-


19/26

'b( Imaginea marcator" de asemenea ero5iunea 'a( cu element structural 0 =n -

'c( Re5ultatul desc3iderii reconstruc iei-

'd( Desc3iderea imaginii 'a( cu acela i element structural" arat compara ia.

).). *erificarea fe elor candida ilor pe ba5a clasificrii formelor capului

Avnd n vedere c forma fe ei candida ilor e!tras prin construc ii

morfologice poate fi neregulat, n aceast lucrare, vom introduce un model frontal

unde forma capului arat ca n figura 43, pentru a construi o clasificare pentru

verificarea regiunilor fe ei.

Fig. 1!: >odel de form a capului

odelul formei este un dreptung#i 6D format din celule l ! # unde l este

l imea dreptung#iului incluznd fa a candidatului i # este nl imea. Fie ( P l R #

suprafa a de dreptung#i i ( R suprafa a de regiuni ale pielii care este marcat cu gri,

regula de clasificare poate fi descris ca un arbore de decizie a a cum se arat n

Figura 4, inclusiv dou reguli, dup cum urmeaz.

40 %entru o fa uman frontal normal SlS ar trebui s fie mai mic dect S#S i

raportul S# I lS, de obicei, este mai mic dect 6. Deci, dac raportul S# I lS a unei game

de piele este ntre 4 i 6, ar trebui s o clasifice ca o regiune a fa ei. +n caz contrar,

raportul prea mare sau prea mic ar trebui s fie clasificat ca o regiune de non-fa .

60 Avnd n vedere forma-elips a unei fa e umane, raportul ( R I ( ar trebui s

fie ntre 5, i T I , a a c, dac raportul ( R I ( a unei regiuni de piele este ntre 5, i

TI , ar trebui s o clasifice ca o regiune de fa . +n caz contrar, dac raportul este prea

mare sau prea mic ar trebui s fie clasificat ca o regiune de non-fa .

1.


20/26

Fig. 1) : +rborele de deci5ie a clasificrii formei capului

Fig. 1: Imaginea dup reconstruc ie

%entru a ilustra modul n care func ioneaz clasificarea, se iau n considerare cele 8

regiuni considerate a fi piele n Figura 48, regiunea din cerc este clasificat ca non-

fa , pentru c nu ndepline te cerin a de raportul # I l, i nici cerin a de raport ( R I (. 9ezultatul final de detectare a fe ei din Figura E este prezentat n Figura 4. =vident,

2!


21/26

algoritmul de detectare a fe ei propus poate detecta corect toate cele fete din aceast

imagine de testare.

Fig. 1: Re5ultatul final al algoritmului de detec ie a fe ei

)..Conclu5ii:

%e scurt, n aceast lucrare am descris un program care poate detecta fe ele dinfotografii cu marimea capului de U E pi!eli. %rogramul poate detecta nu numai o

singur fa dintr-o fotografie, ci poate de asemenea detecta mai multe fe e n aceeasi

fotografie n mod corect. De i distan a trebuie s fie adecvat, putem sc#imba numrul

de prag pentru a detecta persoane la diferite distan e.

Capitolul *.

21


22/26

Recunoasterea?detec ia fe elor umane =n >atlab

>+$@+0/de la >atri! @aborator@0 este un mediu de dezvoltare pentru calcul

numeric i analiz statisticce con ine limbajul de programare cu acela i nume, creat

de at#VorQs. A21A; permite manipulareamatricilor, vizualizarea func iilor,

implementarea algoritmilor, crearea de interfe e i poate interac iona cu alte aplica ii. C#iar

dac e specializat n calcul numeric, e!ist pac#ete care i permit s interac ioneze cu

motoarele de calcul simbolic gen aple. $n pac#et adi ional, Simulink, ofer posibilitatea de

a realiza simulri ale sistemelor dinamice i mbarcate utiliznd modele matematice.A21A; e utilizat pe larg in industrie, n universita i i e disponibil cross-platform, sub

diversesisteme de operare: Vindo"s, *$I1inu!, $*(.

22
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Calcul_numeric&action=edit&redlink=1https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Calcul_numeric&action=edit&redlink=1https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Calcul_numeric&action=edit&redlink=1https://ro.wikipedia.org/wiki/Statistic%C4%83https://ro.wikipedia.org/wiki/MathWorkshttps://ro.wikipedia.org/wiki/Matricehttps://ro.wikipedia.org/wiki/Matricehttps://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Maple&action=edit&redlink=1https://ro.wikipedia.org/wiki/Cross-platformhttps://ro.wikipedia.org/wiki/Cross-platformhttps://ro.wikipedia.org/wiki/Sisteme_de_operarehttps://ro.wikipedia.org/wiki/Sisteme_de_operarehttps://ro.wikipedia.org/wiki/Windowshttps://ro.wikipedia.org/wiki/GNU/Linuxhttps://ro.wikipedia.org/wiki/UNIXhttps://ro.wikipedia.org/wiki/Mac_OShttps://ro.wikipedia.org/wiki/Mac_OShttps://ro.wikipedia.org/wiki/Statistic%C4%83https://ro.wikipedia.org/wiki/MathWorkshttps://ro.wikipedia.org/wiki/Matricehttps://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Maple&action=edit&redlink=1https://ro.wikipedia.org/wiki/Cross-platformhttps://ro.wikipedia.org/wiki/Sisteme_de_operarehttps://ro.wikipedia.org/wiki/Windowshttps://ro.wikipedia.org/wiki/GNU/Linuxhttps://ro.wikipedia.org/wiki/UNIXhttps://ro.wikipedia.org/wiki/Mac_OShttps://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Calcul_numeric&action=edit&redlink=1https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Calcul_numeric&action=edit&redlink=1


23/26

23


24/26

24


25/26

0ibliografie

25


26/26

4. ). )ez#nevets, ). (azonov, and A. Andreeva, WA (urve@ on %i!el-;ased (Qin

Color Detection 2ec#niXueY, %roc. of rap#iCon, 6553, pp.8-76.6. 9. *. 'ota, ). )enQoparao, and (. ;edros, WFace Detection b@ using (Qin Color

odel based on >ne Class ClassifierY, %roc of

detecția fețelor umane prin sisteme informatice

Documents