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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
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