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Visione e Percezione
progetto conclusivo
“Human recognition :A BIOMETRICAL APPROACH ”
Simone BalsanelliAdriano Cerocchi
Perché l’approccio Biometrico PCA vs Biometria Biometria privilegia le features invarianti Attraverso la biometria è possibile
scegliere le features e successivamente raffinare l’algoritmo per la loro ricerca
Il risultato migliore si ha da una sinergia dei due metodi
Assunzioni Le foto scattate contengono l’intero volto Il volto è posto pressoché perpendicolare
al piano della coppia di camere Non sono state fatte altre assunzioni...
La piattaforma di acquisizione
Caratteristiche tecniche Immagini max 640x480 Distanza circa 30 cm Si è cercato di avere gli epipoli all’infinito Buona per acquisizioni a distanza di circa
80/100 cm molto realistico
La calibrazione 1/2
La calibrazione 2/2
Errore di stima
Calcolo della distanza
Segmentazione 1/7 L’operazione di segmentazione consiste
nel riconoscere feature del volto e quindi restituirne le coordinate
Non sono state fatte assunzioni sulla rotazione del volto
L’elemento principale dell’algoritmo è la ricerca degli occhi
Segmentazione 2/7
Segmentazione 3/7 il filtro logfilt
Segmentazione 4/7
Segmentazione 5/7 algoritmo di breselike
Segmentazione 6/7
Segmentazione 7/7
Affidabilità della segmentazione Isolamento volto: 0.8 Ricerca iride: 0.45 (0.7 senza correzione) Ricerca bocca: 0.8 Ricerca naso: 0.4 Totale = 0.115 = 11.5% / 2 = 5,75% Ma senza assunzioni…e periferiche di
acquisizione di bassa qualità
Triangolazione e passaggio al modello 3D
Riconoscimento 1/2 Distanza interpupillare Distanza punto medio occhi – bocca Rapporto tra distanza
interpupillare/distanza bocca (rapporto T) Profondità del naso stimata come
differenza delle z dei punti (stima più realistica della distanza reale)
Riconoscimento 2/2 Pesi associati alle misurazioni:
Distanza interpupillare: 0.4 Distanza bocca: 0.3 Rapporto tra i due: 0.2 Profondità naso: 0.1
Affidabilità dell’algoritmo = 0.7
Possibili evoluzioni1
Migliorare i dispositivi di acquisizione
Possibili evoluzioni2
Warping (rettificazione)
Possibili evoluzioni3
Assunzioni più stringenti Posizione della persona Illuminazione Sfondo fisso Video anziché foto
Conclusioni Affidabilità bassa? Fattore relativo! Maggior discriminante: le telecamere Il sistema è molto veloce già all’interno di Matlab:
tra i 5 e i 10 secondi per riconoscere Il sistema ha complessità temporale invariante
alle migliorie Il sistema ha parametri che evidenziano la
correttezza del riconoscimento: sistema robusto! Sistema flessibile per rielaborazioni
Any questions
“The mere formulation of a problem is far more often essential than its solution, which may be merely a metter or mathematical or experimental skill”
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