Back to site
Since 2004, our University project has become the Internet's most widespread web hosting directory. Here we like to talk a lot about web servers, web development, networking and security services. It is, after all, our expertise. To make things better we've launched this science section with the free access to educational resources and important scientific material translated to different languages.

PhotoFace: Prepoznavanje lica korišćenjem fotomtrik stereo uređaja

Ciljevi

PhotoFace projekst pretvara dva EPSRC osnovna oblika koji su započeti u Aprilu 2007.godine. Ciljevi su sledeći:

  1. Koristite brz fotometrik stereo uređaj da bi ste sačuvali brzinski geometriju.

  2. Napravite novu 3D bazu prepoznavanja fizionomija da bi ste testirali projekat, a takođe i da bi ste učinili uslugu široko rasprostanjenoj zajednici prepoznavanja lika u okviru zajednice.

  3. Primenite nove i već postojeće načine primene u toku prepoznavanja lika, i u okviru algoritama koje baza koristi.

  4. Napravite podatke o refleksiji kože da bi ste generisali sintetičke poze bilo koje fizionomije koju uhvati program.

Faze 1 do 3 su istraživane u okviru zajedništva sa Communications and Signal Processing Group u Imperial College London. Takođe smo radili u saradnji sa Home Office Scientific Development Branch (koja se sada zove Home Office Centre for Applied Science and Technology ), General Dynamics UK. Kada je u pitanju faza 4, sarađujemo sa University of Central Lancashire.

1. Rekonstrukcija lica

Uređaj koji smo napravili prikazan je ovde. Kao što je detaljno prikazano u našoj 2008 CVIU studiji, sporo vidljiva, ali i infracrvena svetla su dobra rešenja, a ovo poslednje daje veoma superiornu rekonstrukciju.

Trenutno funkcionišemo sa pet izvora svetla i kamera koje rade na 210fps. Vreme procesuiranja je u skladu sa 30ms zajedno sa visinskom sinhronizacijom koja je bazirana Field Programmable Gate Array (FPGA)Technology.

 

Dole prikazana figura prikazuje primer gribog poretka slika koje se tu nalaze nakon korišćenja uređaja.

 lighting variation

Primena Lambertian fotometričkog stereo uređaja daje sledeće polje normi:

 Normals

Prikazana figura daje rezultete integracije površine i normala koje su neophodne da se povrati dubina mape. Druga slika po redu prikazuje rezultate uvijanja grube slike u poređenju sa površinom.

 3D image 3D image with overlay

Kao dodatak dizajniranju hardvera za ovu vrstu poslovanja štampali smo široki niz studija za slične oblasti (pogledajte Gary Atkinson's vebstranicu ). Ovi radovi pokrivaju široku oblasta novih tehnologija koje se odnose na skladnost fotografija, uočavanje karakteristika, efekte mejkapa i dlaka na licu sve do krajnje preciznosti rekonstrukvije, i optimiziranja rekostrukcije kao dodatak profilnoj kameri.

2. Photoface baza podataka

Oblast krajnjeg interesovanja jeste konstrukcija baze podataka grubog formiranja lika. Jedinstvena baza podataka se veoma razlikuje od postojeće baze podataka na nekoliko načina:

  • Svaki zapis se sastoji od slika fizionomije, koje se odnose na date izvore fotomeričkog stereo riga.

  • Različiti volonteri su slikani u različim prilikama tokom meseci istraživanja, gde su primenjen razne metode jer su se ljudi vremenom menjali.Ove promene nastaju na osnovu ekspresije, načina, poze, pročelja, kose (uključujući onu na licu), tena, povreda, itd.

  • Podaci su sakupljeni iz stvarne radne okoline ( za General Dynamcis UK, South Wales), pre nego u kontrolisano labaratorijskom okruženju. Ovo je u skladu sa labaratorijskim ciljem razvoja vizije mašinske tehnologije za stvarne aplikacije.

Ova jedinstvena 3D baza podataka je jedna od najvećih ovog tipa, koje sadrze oko 3187 sesija 453 subjekta, koji su lsikani u dva odvojena perioda u približno šest meseci. Photoface uređaj je postavljen na ne nadgledanom koridoru koji dozvoljava slikanje u stvarnom svetu i neograničeni slikavanje. Svaka sesija se sastoji od četiri različite fotografije u boji datog subjekta, sa čije površine normalna i albedo procena se može izvršiti (fotomerik stereo MATLAB kod iimplementacija je uključen). Ovo dozvoljava mnogo scenarija testiranja i modaliteta fuzije podataka.

Čak i facijalna ograničenja su ručno locirana za svaku pojedinačnu sesiju u cilju zbiranja podataka.

Dodatno, Photoface Query Tool je snadbeven (implementiran u MATLAB), što dozvoljava pod setu baze podataka da se izvede zavisno od date baze podataka u cilju istraživanja - molimo vas pogledajte meta podatke tj. pol, dlake na licu, poza, ekspresija.

Photoface baza podatka je dosupna za skidanje u cilju istraživanja - molimo vas pogledajte naš 2011 CVPR Workshop paper ili e-mail Gary Atkinson za dalje detalje.

3. Prepoznavanje lika

Ovaj deo projekta ima za cilj optimiziranje algoritma prepoznavanja za prikupljene podatke i zavisno od efekata kao što su

  • posebna metoda rekonstrukcije koja optimizira nivo prepoznavanja;

  • inkluzija napredne fotometričke stereo metode (npr. nalog za senčenje i špekulacije).

  • izbor podvremenskog mapiranja (PCA, LDA, etc.)

Rezultati će uskoro biti dostupni u IEEE TIFS studiji, u kojoj su predstavljeni rezultati Elastic Graph Matching pristupa u svrhu rešavanja problema rekonstrukcije.

Dalji rad je koncentrisan na novijoj metodi za dimenzijalnu redukciju prepoznavanja lika. Ova inovativna primena dimenzionalne redukcije se odnosi na prepoznavanje lika. To uključuje korišćenje psihološki inspirisanog pristupa kod izolacije piksela u okviru prepoznavanja lika i optimalnih rezolucija koje se koriste za ljude i emulaciju mašnskih verzija (pogledajte BMVC 2011 workshop paper ).

Takođe smo otkrili da normale površine jesu naročito dobro kompresovane korišćenjem striktnih transformacija, dok se održavaju visoki nivoi diskriminacije podataka. Zapravo, mi postižemo 100% prepoznavanja kod ovog pristupa kada su u pitanju glavne pod baze podataka, kao što je naglašeno u našem Pattern Recognition 2012 radu .

Konačno, u saradanji sa University of Bath, dizajnirali smo algoritam prepoznavanja baziran na obliku nosa.

4. Analiza refleksije

Kada su u pitanju neke aplikacije, bilo bi možda dobor uporediti 3D (ili 2.5D) podatke za 2D fotografije. U ovim slučajevima neophodno je koristiti 2.5D podatke da bi ste složili sliku koja ima uslove koji se poklapaju sa 2D slikama. Video koji ovo ilustruje može se pogledati na, a greyscale AVI video , ili na colour AVI video .

Ovde se ilustruje korisnost refleksije podataka koji proizilaze iz fotometrika stereo - odnosno površine albedo mape. U slučaju našeg novog EPSRC projekta, koji podržava University of Central Lancashire i General Dynamics UK, tražimo potvrdne fotografije Bidirectional Reflectance Distribution Function (BRDF) podataka za svaku pojedinačnu skeniranu fizionomiju sistema. Ovo se zatim može koristiti simultano sa sisntetičkim fotografija fizionomija, pa se zatim može proceniti kvalitet rekonstrukcije. Više detalja sledi.





Published (Last edited): 16-04-2013 , source: http://www1.uwe.ac.uk/et/mvl/projects/facerecognition.aspx