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http://hdl.handle.net/10773/23395
Title: | Face verication for an access control system in unconstrained environment |
Other Titles: | Vericação facial para um sistema de controlo de acessos em ambientes não estruturados |
Author: | Lopes, Daniel Pedro Ferreira |
Advisor: | Neves, António José Ribeiro |
Keywords: | Reconhecimento facial (Ciência de computadores) Processamento digital de imagem Engenharia eletrónica |
Defense Date: | 2017 |
Publisher: | Universidade de Aveiro |
Abstract: | O reconhecimento facial tem vindo a receber bastante atenção ao longo dos últimos anos não só na comunidade cientifica, como também no ramo comercial.
Uma das suas várias aplicações e o seu uso num controlo de acessos
onde um indivíduo tem uma ou várias fotos associadas a um documento de
identificação (também conhecido como verificação de identidade).
Embora atualmente o estado da arte apresente muitos estudos em que tanto
apresentam novos algoritmos de reconhecimento como melhorias aos já desenvolvidos,
existem mesmo assim muitos problemas ligados a ambientes
não controlados, a aquisição de imagem e a escolha dos algoritmos de
deteção e de reconhecimento mais eficazes.
Esta tese aborda um ambiente desafiador para a verificação facial: um
cenário não controlado para o acesso a infraestruturas desportivas. Uma
vez que não existem condições de iluminação controladas nem plano de
fundo controlado, isto torna um cenário complicado para a implementação
de um sistema de verificação facial.
Esta tese apresenta um estudo sobre os mais importantes algoritmos de
detecção e reconhecimento facial assim como técnicas de pré-processamento
tais como o alinhamento facial, a igualização de histograma, com o objetivo
de melhorar a performance dos mesmos. Também em são apresentados
dois métodos para a aquisição de imagens envolvendo a seleção de imagens
e calibração da câmara.
São apresentados resultados experimentais detalhados baseados em duas
bases de dados criadas especificamente para este estudo. No uso de técnicas
de pré-processamento apresentadas, foi possível presenciar melhorias até
20% do desempenho dos algoritmos de reconhecimento referentes a verificação de identidade. Com os métodos apresentados para os testes ao ar
livre, foram conseguidas melhorias na ordem dos 30%. Face Recognition has been received great attention over the last years, not only on the research community, but also on the commercial side. One of the many uses of face recognition is its use on access control systems where a person has one or several photos associated to an Identi cation Document (also known as identity veri cation). Although there are many studies nowadays, both presenting new algorithms or just improvements of the already developed ones, there are still many open problems regarding face recognition in uncontrolled environments, from the image acquisition conditions to the choice of the most e ective detection and recognition algorithms, just to name a few. This thesis addresses a challenging environment for face veri cation: an unconstrained environment for sports infrastructures access. As there are no controlled lightning conditions nor controlled background, this makes a di cult scenario to implement a face veri cation system. This thesis presents a study of some of the most important facial detection and recognition algorithms as well as some pre-processing techniques, such as face alignment and histogram equalization, with the aim to improve their performance. It also introduces some methods for a more e cient image acquisition based on image selection and camera calibration, specially designed for addressing this problem. Detailed experimental results are presented based on two new databases created speci cally for this study. Using pre-processing techniques, it was possible to improve the recognition algorithms performances up to 20% regarding veri cation results. With the methods presented for the outdoor tests, performances had improvements up to 30% |
Description: | Mestrado em Engenharia Eletrónica e Telecomunicações |
URI: | http://hdl.handle.net/10773/23395 |
Appears in Collections: | UA - Dissertações de mestrado DETI - Dissertações de mestrado |
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