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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/344| Face recognition and De-Identification in the frequency domain | |
| VICTOR ERNESTO ALONSO PEREZ | |
| ROGERIO ADRIAN ENRIQUEZ CALDERA LUIS ENRIQUE SUCAR SUCCAR | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| Fase recognition Frequency domain Face de-identification Privacy protection | |
| When dealing with images obtained in surveillance context, video-based automatic
identity recognition is considerably more difficult than still images-based. The
difficulties increase due to several simultaneous and uncontrolled factors, such as severe
variations of illumination, expression, pose, occlusion and motion. Furthermore,
an automatic face detection process does not provide an accurate registration neither
guarantees a full face localization, then as a result there are misalignment errors
and/or wrong scales that affect the recognition performance. Moreover, not only recognizing
face images is highly important to combat crime, but nowadays, it is also
quite important to protect the privacy of subjects visible in some surveillance scenarios.
Thus, to obtain the necessary rightful information and at the same time to
preserve the rights for people's privacy is a current challenge. In this dissertation, a
general framework for such a challenge is developed.
Firstly, one goal is face recognition considering illumination and expression variations,
relative poses, partial occlusions and spatial shifts. To this end, we propose
a correlation lter capable of dealing with all those difficulties and achieving at the
same time a higher margin of separability between genuine and impostor classes. Because
the method uses both, modeling a face subspace in the frequency domain and
the original image matrix, we propose a new (2D)2(PCA) based phase-only method
that yields face images with higher quality while preserving edge information allowing
to represent and extract more efficiently facial features. Experimental results, using
the AR and YALE-B face databases, show that the proposed method achieves higher
recognition accuracies than other methods in the frequency domain and in the space
domain. Cuanto tratamos con imágenes obtenidas en un contexto de video vigilancia, el reconocimiento automático de la identidad de alguna persona en video es considerablemente más dificultoso y desafiante que en imágenes fijas. El incremento de estas dificultades se debe a varios factores simultáneos y no controlados, tal como variaciones severas de iluminación, pose, oclusión y movimiento. Asimismo, un proceso de detección automática de rostros no proporciona exactitud de registro ni garantiza la localización perfecta del rostro, y como resultado, hay errores de desalineación y/o de escalas incorrectas, que afectan el desempeño de reconocimiento facial. Además, no sólo es muy importante reconocer imágenes de rostros en video vigilancia para combatir el crimen o para salvaguardar la seguridad de los habitantes de sospechosos y/o terroristas, sino también es muy importante proteger la privacidad de los sujetos visibles en algunos escenarios de video vigilancia. De esta manera, hay un desafio en obtener información legitima necesaria y al mismo tiempo preservar los derechos de privacidad de las personas en el campo de visión. En ésta tesis, se desarrolla marco general de trabajo para estos desafios. En primer lugar, una meta es que el reconocimiento facial considere variaciones de iluminación, expresiones faciales, poses relativos, oclusiones parciales y desplazamientos espaciales. Para éste fin, proponemos un filtro de correlación capaz de tratar con todos esas dificultades y logar al mismo tiempo un mayor margen de separabilidad entre clases genuinas e impostoras. Puesto que éste método modela un subespacio en el dominio de la frecuencia y usa la matriz original de la imagen, proponemos un nuevo método de los espectros de fase basado en (2D)2(PCA) que produce imágenes de rostro con mayor calidad, preservando la información de borde permitiendo representar y extraer más eficientemente las características faciales. Resultados comparativos, usando las bases de datos AR y YALE-B, muestran que el método propuesto logra mayores tasas de reconocimiento facial que otros métodos en el dominio de la frecuencia y en en el dominio espacial. | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| 2016-12 | |
| Tesis de doctorado | |
| Inglés | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| Alonso-Perez V.E. | |
| ELECTRÓNICA | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Doctorado en Electrónica |
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