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Face recognition on distorted infrared images augmented by perceptual quiality-aware features

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Título: Face recognition on distorted infrared images augmented by perceptual quiality-aware features
Autor: Rodríguez Pulecio, Camilo Gerardo
Fecha: 2016-07-12
URI: http://hdl.handle.net/11522/7671
Resumen: Face identification systems based on infrared images overcome some of the limitations of the approaches based on visible images, such as illumination variations. Nonetheless, distortions on perceptual image quality impair the performance of face recognition systems in infrared images. Although the interaction between the perceptual image quality and the computer vision tasks of face detection has been studied in visual images, the development and use of similar models have not been nearly as widespread on thermal face recognition. In this project, we analyze the impact of four common infrared image quality distortions (Gaussian noise, blur, Non-Uniformity and JPEG compression) on an infrared face recognition system, which uses thermal signatures extracted from the images. We propose an infrared image face recognition framework, based on Natural Scene Statistics as image quality descriptors, to adjust the thermal signatures extraction algorithms in an effort to improve the system robustness with respect to image quality distortions. A notable limitation in the test of new IR based face recognition algorithms, is the lack of public databases acquired in realistic conditions that contain major challenges such as variations in pose, expression, and illumination conditions. Toward overcoming this limitation, we designed and created two databases for infrared face recognition, acquired with thermal cameras FLIR T360 and FLIR ONE. These databases (FT360 and F-ONE) contain thermal images of subjects with glasses, different poses, expressions, and illumination conditions. The database acquired with FLIR ONE is the first of its kind, since this camera fits onto a mobile device, acquires aligned IR and visible images (without using the camera of the mobile device), and displays fused images and videos. The images captured using this low-cost camera are usually afflicted by complex mixtures of multiple visual distortions. Our databases FT360 and F-ONE, consists each one of over 800 pairs of infrared and visible images. We found that the thermal face recognition accuracy decreases when infrared images are distorted, particularly with Additive White Gaussian Noise and NonUniformity. The new framework for infrared image face recognition based on NSS, improves the rank-1 retrieval rate at nearly 17 %, 11 % and 19 % over a baseline in the databases IRIS, University of Notre-Dame, and PUJ-FT360, respectively.
Descripción: Los sistemas de identificación de rostros basados en imágenes infrarrojas superan algunas de las limitaciones de los enfoques que hacen uso de imágenes en espectro visible, como la afectación por variaciones de iluminación. Sin embargo, las distorsiones en la calidad perceptual de la imagen impactan el desempeño de los sistemas de reconocimiento de rostros en infrarrojo. Aunque la interacción entre la calidad perceptual de la imagen y algoritmos de detección de rostros se ha estudiado para imágenes en espectro visible, el desarrollo y uso de modelos similares no ha sido igual de extendido para identificación de rostros en imágenes infrarrojas. En este proyecto, analizamos el impacto de cuatro distorsiones comunes en termografía (ruido gaussiano, desenfoque, no-uniformidad y compresión JPEG) en un sistema de reconocimiento de rostros que emplea imágenes infrarrojas, el cual se basa en firmas térmicas extraídas de las imágenes. Proponemos un sistema de reconocimiento de rostros en infrarrojo, enriquecido con Estadísticas de Escenas Naturales (NSS), utilizadas como descriptores de calidad de imagen, con el fin de ajustar los algoritmos de extracción de las firmas térmicas, en un esfuerzo por mejorar la robustez del sistema respecto a distorsiones en calidad de imagen. Una limitación notable en las pruebas de nuevos algoritmos de reconocimiento basados en infrarrojo, es la escasez de bases de datos públicas de imágenes adquiridas en condiciones realistas, que contengan variaciones en aspectos como posición, expresión y condiciones de iluminación. En aras de superar esta limitación, diseñamos y creamos dos bases de datos para identificación de rostros con imágenes infrarrojas, adquiridas con cámaras térmicas FLIR T360 y FLIR ONE. Estas bases de datos (PUJ FT360 y F-ONE) contienen imágenes de sujetos con gafas, diferentes posiciones, expresiones y condiciones de iluminación. La base de datos adquirida con la cámara FLIR ONE es la primera de su tipo, dado que la cámara es acoplable a un dispositivo móvil, adquiere imágenes infrarrojas y visibles alineadas (sin el uso de la cámara del propia del teléfono o tableta), y despliega imágenes y videos fusionados. Las imágenes capturadas con esta cámara portátil están afectadas normalmente por combinaciones complejas de múltiples distorsiones visuales. Nuestras bases FT360 y F-ONE consisten en más de 800 pares de imágenes infrarrojas y visibles cada una. Encontramos que la precisión en la identificación de rostros en infrarrojo, se reduce cuando las imágenes presentan distorsión particularmente con Ruido Blanco Gausiano Aditivo (AWGN) y No-Uniformidad. El nuevo enfoque para reconocimiento de rostros basado en imágenes térmicas enriquecido con NSS, mejora la exactitud de la identificación en rango 1 en aproximadamente 17 %, 11 % y 19 % sobre una línea base, con las bases de datos IRIS, Universidad de Notre-Dame, y PUJ-FT360 respectivamente.
Palabras clave: Imágenes por infrarrojos -- Bases de datos
 
Fotografía infrarroja -- Bases de datos
 
Electrónica -- Aparatos e instrumentos
 
Detectores infrarrojos
Tipo: Trabajo de Grado
Citación: Rodríguez Pulecio, C. G. (2016, julio 12). Face recognition on distorted infrared images augmented by perceptual quiality-aware features. Pontificia Universidad Javeriana, Cali. Tomado de (http://hdl.handle.net/11522/7671).


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Resumen.pdf 72.79Kb PDF Thumbnail
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