Contributions on 3D Biometric Face Recognition for point clouds in low-resolution devices

Abstract

Recentemente, diversos processos de automação fazem uso de conhecimentos relacionados a visão computacional, utilizando-se das informações digitalizadas que auxiliam na tomada de decisões

destes processos. O estudo de informações 3D é um assunto que vem sendo recorrente em comu- nidades de visão computacional e atividades gráficas. Uma gama de métodos vem sendo propostos

visando obter melhores resultados de performance, em termos de acurácia e robustez. O objetivo deste trabalho é contribuir com métodos de reconhecimento facial em dispositivos de baixa res- olução de núvens de ponto. Neste trabalho realiza-se um processo de reconhecimento facial em

uma base de dados contendo 31 sujeitos, em que cada sujeito apresenta 3 imagens de profundidade e 3 imagens de cor (RGB). As imagens de cor são utilizadas para detecção facial por uso de um Haar Cascade, que permite a extração dos pontos da face da imagem de profundidade formando

uma nuvem de pontos 3D. Da nuvem de pontos foram extraídas a intensidade normal e a intensi- dade do índice de curvatura de cada ponto permitindo a formação de uma imagem bidimensional,

intitulada de mapa de curvatura, a partir da qual extrai-se histogramas utilizados no processo de reconhecimento facial. Junto com os mapas de curvature, Um novo método de correspondência é proposto por meio da adaptação do algoritmo clássico de Bozorth, formando uma representação 3D de marcos faciais em nuvens de ponto de baixa resolução para prover um descritor dos pontos chaves da nuvem e extrair uma representação única de cada indivíduo. A validação é realizada e

comparada com uma técnica de linha de base para reconhecimento facial 3D. O manuscrito apre- sentado provê multiplos cenários de teste (faces frontais, acurácia, escala e orientação) para ambos métodos atingindo uma acurácia de 98.92% no melhor caso dos mapas de curvature e uma acurácio de 100% no melhor caso do algoritmo clássico de Bozorth adaptado.