Estudo sobre Reconhecimento Facial

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Introduction
Algoritmo
Metodologia de Teste
Resultados
References
Felipe Bombardelli
2015
Felipe Bombardelli
Introduction
Algoritmo
Resultados
References
Sumário
1
Introduction
2
Algoritmo
Detecção
Alinhamento
Descrição
Classificação
3
4
Resultados
5
References
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Algoritmo
Resultados
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Introdução
Figure: Passo do algoritmo elaborado no artigo Facenet
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Algoritmo
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Introdução
Detecção Detecção de Face;
Alinhamento Estimativa da orientação da face - D-Lib;
Descrição Criação do descritor para cada face - CNN, SIFT,
SURF;
Classificação Classificação da face - SVM, KNN;
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Algoritmo
Resultados
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Detecção
Alinhamento
Descrição
Classificação
Sumário
1
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2
Algoritmo
Detecção
Alinhamento
Descrição
Classificação
3
4
Resultados
5
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Algoritmo
Resultados
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Detecção
Alinhamento
Descrição
Classificação
Sumário
1
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2
Algoritmo
Detecção
Alinhamento
Descrição
Classificação
3
4
Resultados
5
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Algoritmo
Resultados
References
Detecção
Alinhamento
Descrição
Classificação
Face Alignment
Face alignment can be solved with a cascade of regression
functions.
S (t+1) = S (t) + rt (I , S (t) )
Figure: Regressão passo a passo. Figura retirada do artigo One
Millisecond Face Alignment
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(1)
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Algoritmo
Resultados
References
Detecção
Alinhamento
Descrição
Classificação
Sumário
1
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2
Algoritmo
Detecção
Alinhamento
Descrição
Classificação
3
4
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5
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Algoritmo
Resultados
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Detecção
Alinhamento
Descrição
Classificação
Descrição - CNN
Figure: Modelo de arquitetura da CNN elaborado pela DeepNet. Figura
retirada do artigo DeepFace
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Algoritmo
Resultados
References
Detecção
Alinhamento
Descrição
Classificação
Descrição - SIFT e SURF
Figure: Descritor SIFT
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Algoritmo
Resultados
References
Detecção
Alinhamento
Descrição
Classificação
Descrição SIFT/SURF com pontos do Alinhamento
Figure: Alinhamento obtido pelo algoritmo descrito no artigo One
Millisecond Face Alignment pela implementação da biblioteca D-Lib
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Algoritmo
Resultados
References
Detecção
Alinhamento
Descrição
Classificação
Sumário
1
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2
Algoritmo
Detecção
Alinhamento
Descrição
Classificação
3
4
Resultados
5
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Algoritmo
Resultados
References
Detecção
Alinhamento
Descrição
Classificação
Classificador
Figure: Na ultima etapa, treina o classificador com os descritores das
imagens. Frequentemente é utilizado o SVM com os parametros C=1 e
kernel linear.
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Algoritmo
Resultados
References
Base de Dados - LFW
Figure: Figura mostra um exemplo de imagens da base de dados LFW.
Está contem 5749 pessoas e ao todo 13233 imagens. Contudo grande
parte destas pessoas contém disponı́vel apenas 1 imagem.[610 pessoas,
sendo 60% para treino e 40% para testes]
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Introduction
Algoritmo
Resultados
References
Base de Dados - ORL
Figure: Figura mostra um exemplo da base de dados ORL, o qual contém
40 pessoas com 10 fotos cada uma.[6 parra treino e 4 para testes]
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Introduction
Algoritmo
Resultados
References
Base de Dados - YALE
Figure: Exemplos de imagem da base de dados YALE, o qual contém 15
pessoas com 11 figuras cada.[6 para treino e 5 para testes]
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Algoritmo
Resultados
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Resumo
Descrição CNN (GoogLeNet, DeepFace),
(TomvsPete,Sift,HOG,LBP)
Classificador SVM (GoogLeNet, DeepFace), k-NN;
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Algoritmo
Resultados
References
Resultados
Figure: Gráfico retirado do artigo DeepFace.
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Algoritmo
Resultados
References
Resultados
Figure: Gráfico retirado do artigo Bayesian Face Revisited.
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Algoritmo
Resultados
References
Resultados
Figure: Taxa de acurácia do classificador SVM com melhor pontuação.
No eixo X estão as bases de dados testadas e no eixo Y a porcentagem
de acerto.
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Introduction
Algoritmo
Resultados
References
Resultados
Figure: Taxa de acurácia do classificador KNN com melhor pontuação, ou
seja, k=1. No eixo X estão as bases de dados testadas e no eixo Y a
porcentagem de acerto.
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Introduction
Algoritmo
Resultados
References
Conclusão
Por que a acurácia na base de dados LFW foi tão baixa?
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Algoritmo
Resultados
References
References
FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and
Clustering;
Going deeper with convolutions;
DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in
Face Verication;
One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of
Regression Trees;
Bayesian Face Revisited: A Joint Formulation;
Felipe Bombardelli

Estudo sobre Reconhecimento Facial

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