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Dissertação

{pt_PT=Reconhecimento Facial Multiespectral em Ambiente Não Controlado} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=Neste trabalho é proposto um sistema de reconhecimento facial multiespectral num ambiente não controlado, com o objetivo de identificar ou autenticar identidades (pessoas) através das suas imagens faciais. Os sistemas de reconhecimento facial em ambiente não controlado têm demonstrado uma melhoria contínua do desempenho através de soluções cada vez mais complexas e exigentes. Contudo, a maioria está limitada à utilização de apenas uma banda espectral. A utilização de imagens multiespectrais permite recolher informações que não são passíveis de obter na banda do visível quando existem determinadas oclusões (por exemplo, nevoeiro e materiais plásticos) e em ambientes com pouca ou nenhuma luminosidade. O trabalho proposto utiliza as pontuações obtidas nas diferentes bandas espectrais a fim de tomar uma decisão final conjunta na identificação. A avaliação dos diferentes métodos para cada tarefa permitiu selecionar os mais adequados para um sistema de reconhecimento facial multiespectral num ambiente não controlado. Os resultados experimentais obtidos em Rank-1 na base de dados multiespectral TUFTS foram de 99,5% e 99,6% com variação de pose e variação de expressão, respetivamente, e de 100,0% na base de dados CASIA NIR-VIS 2.0, indiciando que a utilização de imagens multiespectrais em ambiente não controlado é vantajosa quando comparada com a utilização de imagens de banda espectral única. , en=This work proposes a multispectral face recognition system in an uncontrolled environment, aiming to identify or authenticate identities (people) through their facial images. Facial recognition systems in an uncontrolled environment have shown continuous performance improvement through increasingly complex and demanding solutions. However, most are limited to the use of only one spectral band. The use of multispectral images makes it possible to collect information that is not obtainable in the visible band when certain occlusions exist (e.g., fog and plastic materials) and in low or no light environments. The proposed work uses the scores obtained in the different spectral bands to make a joint final decision in identification. The evaluation of different methods for each task allowed selecting the most suitable ones for a multispectral face recognition system in an uncontrolled environment. The experimental results obtained in Rank-1 in the TUFTS multispectral database were 99.5% and 99.6% with pose variation and expression variation, respectively, and 100.0% in the CASIA NIR VIS 2.0 database, indicating that the use of multispectral images in an uncontrolled environment is advantageous when compared with the use of single spectral band images. }
Keywords: {pt=ambiente não controlado, fusão de pontuações, reconhecimento facial multiespectral, redes neuronais profundas., en=deep neural networks, multispectral face recognition, on the wild, score fusion.}

Discussão: novembro 17, 2021, 17:30