Dissertação

{en_GB=Deep Recognition-by-Tracking in a Robot Environment} {} EVALUATED

{pt=Nos últimos anos, a utilização de robôs tem aumentado continuamente. Os robôs têm agora muitos usos fora dos ambientes industriais onde foram utilizados com sucesso nas últimas décadas. Os robôs estão a chegar aos domicílios. A nova geração de robôs de serviço tem agora que interagir com seres humanos em ambientes incertos. Para isso, o robô precisa localizar e identificar o alvo de interação. A identificação pode ser feita de diferentes formas. O reconhecimento facial baseado em imagem é um exemplo. É um problema bem estudado e as soluções apresentadas alcançaram um desempenho notável. No entanto, a maioria das soluções propostas não se adapta ao ambiente do robô. No ambiente robótico, o reconhecimento facial é um reconhecimento on-line e dinâmico. Neste trabalho, exploramos uma nova abordagem para o problema do reconhecimento de pessoas on-line. Apresentamos uma nova abordagem denominada de Recognition-by-Tracking, que usa rastreamento de pedestres para acumular evidências sobre as identidades faciais o que leva a obter previsões mais precisas. Conseguimos demostrar que a nossa abordagem funciona melhor que a abordagem tradicional de Recognition-by-Detection., en=In the past few years, the number of robots being deployed in society has been continuously increasing. Robots have now many uses outside of industrial environments where they were extensively and successfully used in the past decades. Robots are coming to family houses as personal assistants in domestic tasks and entertainers (e.g. toys) as well as in elderly care, handicap assistance, and nursing centers. The new generation of service robots have now to interact with humans in uncertain environments. For this, the robot needs to localize, engage and identify the target subject. The identification of the target can be done in different ways. Image-based face recognition is one example. It is a well- studied problem and state-of-the-art solutions achieve remarkable performance. However, most of the proposed solutions are not adapted to the robot environment. In the robot environment, face recognition is a dynamic online recognition. In this work, we explore a new approach to the problem of online person recognition. We present the Recognition-by-Tracking framework that uses pedestrian tracking in order to accumulate evidence about the face identities. We prove that our approach works better than the traditional approach of Recognition-by-Detection.}
{pt=Robôs Sociais, Reconhecimento Facial, Rastreamento de Pedestres, Apren- dizagem Profunda, en=Social Robots, Face Recognition, Pedestrian Tracking, Deep Learning}

Novembro 19, 2018, 9:30

Orientação

ORIENTADOR

José Alberto Rosado dos Santos Vitor

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Catedrático

ORIENTADOR

Alexandre José Malheiro Bernardino

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado