Detección y localización automática de la superficie facial en imágenes 3d de una profundidad

Abstract

La detección del rostro es uno de los primeros pasos en las aplicaciones de procesamiento facial, cuyo propósito es identificar y localizar todos los rostros que se encuentran en una imagen, independientemente de su posición, escala y orientaciones. En esta tesis se reporta la investigación realizada en la Maestría en Ciencias de la Ingeniería de la Universidad Autónoma del Estado de México para detectar y localizar automáticamente la superficie facial utilizando imágenes 3D de una profundidad con variaciones en número y posición de las personas en la escena. Para esto se revisó la literatura relacionada y se discute la problemática actual en la detección de la superficie facial en imágenes 3D. Se propone y evalúa experimentalmente una técnica para la detección de la superficie facial automáticamente con variaciones en el número de usuarios y su posición con respecto a la cámara. Esta técnica consta de cuatro etapas: a) Eliminación de partes planas en la imagen 3D utilizando el algoritmo MSAC, b) Análisis de curvatura para detectar puntos convexos, c) Selección automática de la punta de la nariz utilizando SpinImages y d) Clasificación rostro o no rostro. En esta investigación se utilizó el sensor Kinect One™, para colectar una base de datos de 1020 imágenes 2D/3D variando el número y posición en la escena de treinta y dos sujetos. Las imágenes 3D colectadas fueron utilizadas para la evaluación de nuestro proceso de detección de la superficie facial. Este proceso ha sido capaz de detectar con éxito el 91% de los rostros en las imágenes colectadas que contienen más de un sujeto en la escena, y el 100% y 98% de los rostros contenidos en las bases de datos Face Recognition Grand Challenge y CurtinFaces, respectivamente. En ese sentido, se obtuvieron resultados que son alentadores para abordar el problema general en la detección de la superficie facial en condiciones no controladas, con más de una persona en la escena y variación en su posición con el objetivo de crear sistemas de procesamiento facial automáticos.