Orientador : Prof. Dr. Olga R.P. Bellon / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 31/08/2016 / Inclui referências : f. 53-57 / Resumo: Neste trabalho, estimamos a pose da cabe¸ca em imagens 2D, tanto em ambientes controlados como n˜ao controlados, baseado apenas na regi˜ao do nariz. Para este fim, propomos e comparamos uma metodologia livre de landmarks, baseado em Support Vector Machi- nes (SVM-NosePose). O uso de apenas a regi˜ao do nariz apresenta vantagens sobre o uso da face inteira; n˜ao apenas 'e menos prov'avel a oclus˜ao do nariz, mas ele tamb'em 'e vis'?vel e provado ser altamente discriminante em todas as poses de perfil a frontal. O SVM j'a foi utilizado para este tipo de tarefa em uma base pequena e controlada. Nosso SVM-NosePose adiciona novas id'eias e experimentos 'a etapa da gera¸c˜ao do vetor de caracter '?sticas, tanto na extra¸c˜ao destas, como na agrega¸c˜ao dos dados. 'E comparado favoravelmente ao estado-da-arte, atrav'es de experimentos abrangentes cuidadosamente elaborados, utilizando seis bases de dados publicamente dispon'?veis, Pointing'04, Multi-PIE, McGillFaces, SFEW, AFW e PaSC, abrangendo diversos cen'arios poss'?veis na estimativa da pose da cabe¸ca. A fim de realizar uma avali¸c˜ao completa e detalhada, apresentamos resultados tanto com as regi˜oes anotadas do nariz quanto com a sa'?da de um detector de narizes estado-da-arte. Adicionalmente, investigamos duas diferentes aplica¸c˜oes para nossa estimativa: a inclus˜ao original de uma pontua¸c˜ao da pose da cabe¸ca na estimativa da qualidade da face para a inicializa¸c˜ao de um rastreador de narizes, alcan¸cando maior precis˜ao de rastreamento; e a execu¸c˜ao de alinhamento 3D livre de landmarks em ambientes n˜ao controlados utilizando apenas a informa¸c˜ao da regi˜ao do nariz, permitindo que estimativas sejam geradas mesmo em cen'arios desafiadores. Palavras-chave: pose da cabe¸ca; rastreamento facial; alinhamento facial / Abstract: We perform head pose estimation solely based on the nose region as input, extracted from 2D images in both constrained and unconstrained environments. To this end, we propose a landmark free methodology, based on Support Vector Machines (SVM-NosePose) and compare it against the state-of-the-art. Using the nose region has advantages over using the whole face; not only it is less likely to be occluded, it is also visible and proved to be highly discriminant in all poses from profile to frontal. SVM has been previously used for this task on a small, controlled dataset. Our SVM-NosePose adds new ideas and experiments on the feature vector generation stage, both in feature extraction and data aggregation. Our SVM-NosePose estimation favorably compares, through thoughtful and comprehensive experiments, against state-of-the-art approaches, using six publicly available datasets, Pointing'04, Multi-PIE, McGillFaces, SFEW, AFW and PaSC. To achieve a complete and detailed evaluation, we present results using both the nose region ground-truth and the output of a state-of-the-art nose detector. Additionally, two different applications for our approach are also investigated: the original inclusion of a head pose score for face quality estimation, for initializing a nose tracker, leading to higher tracking precision; and performing landmark-free 3D face alignment in the wild using only the information of the nose region, enabling coherent estimates to be generated even in challenging scenarios. Keywords: head pose; face tracking; face alignment
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace.c3sl.ufpr.br:1884/44969 |
Date | January 2016 |
Creators | Zavan, Flávio Henrique de Bittencourt |
Contributors | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informática, Bellon, Olga Regina Pereira, 1962- |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Inglês |
Detected Language | English |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | 57 f. : il., grafs., tabs., application/pdf |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFPR, instname:Universidade Federal do Paraná, instacron:UFPR |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Relation | Disponível em formato digital |
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