Segmentação facial e detecção de características faciais em imagens de profundidade

Abstract

Resumo: Neste trabalho apresentamos uma abordagem para segmentação facial e detecção de características faciais em imagens de profundidade. O nosso objetivo foi o desenvolvimento de um processo automático para ser incluído em um sistema de reconhecimento facial utilizando somente a informação de profundidade como entrada. Para isto, a nossa abordagem de segmentação combina detecção de borda, agrupamento de regiões e análise de forma para extrair a região da face; e a nossa abordagem para detecção de características faciais combina classificação de curvatura de superfícies e curvas de relevo para encontrar pontos característicos no nariz e nos olhos. Os experimentos foram realizados utilizando as duas versões disponíveis da base Face Recognition Grand Challenge e a base BU-3DFE, buscando validar as nossas abordagens e as suas vantagens para o reconhecimento facial. Apresentamos uma análise da precisão das abordagens propostas para a segmentação e detecção de características, e comparamos os nossos resultados com outros trabalhos do estado-da-arte, publicados na literatura. Além disso, realizamos uma avaliacão da influência da segmentacão no econhecimento facial e também da melhoria obtida quando as características detectadas são aplicadas para auxiliar o reconhecimento facial em imagens contendo express˜oes faciais.

Abstract: We present a methodology for face segmentation and facial landmark detection in range images. Our goal was to develop an automatic process to be embedded in a face recognition system using only depth information as input. To this end, our segmentation approach combines edge detection, region clustering and shape analysis to extract the face region; and our landmark detection approach combines surface curvature information and relief curves to find the nose and eyes landmarks. The experiments were performed using the two available versions of the Face Recognition Grand Challenge database and the BU-3DFE database, in order to validate our proposed methodology and its advantages for 3D face recognition purposes. We present an analysis regarding the accuracy of our segmentation and landmark detection approaches. Our results were better compared to state-of-the-art works published in the literature. We also performed an evaluation regarding the influence of the segmentation process in our 3D face recognition system and analysed the improvements obtained when applying landmarkbased techniques to deal with facial expressions.