[pt] A identificação facial em vídeo é uma aplicação de grande interesse na comunidade cientifica e na indústria de segurança, impulsionando a busca por técnicas mais robustas e eficientes. Atualmente, no âmbito de reconhecimento facial, as técnicas de identificação frontal são as com melhor taxa de acerto quando comparadas com outras técnicas não frontais. Esse trabalho tem como objetivo principal buscar métodos de avaliar imagens em vídeo em busca de pessoas (rostos), avaliando se a qualidade da imagem está dentro de uma faixa aceitável que permita um algoritmo de reconhecimento facial frontal identificar os
indivíduos. Propõem-se maneiras de diminuir a carga de processamento para permitir a avaliação do máximo número de indivíduos numa imagem sem afetar o desempenho em tempo real. Isso é feito através de uma análise da maior parte das técnicas utilizadas nos últimos anos e do estado da arte, compilando toda a informação para ser aplicada em um projeto que utiliza os pontos fortes de cada uma e compense suas deficiências. O resultado é uma plataforma multithread. Para avaliação do desempenho foram realizados testes de carga computacional com o uso de um vídeo público disponibilizado na AVSS (Advanced Video and Signal based Surveillance). Os resultados mostram que a arquitetura promove um
melhor uso dos recursos computacionais, permitindo um uso de uma gama maior de algoritmos em cada segmento que compõe a arquitetura, podendo ser selecionados segundo critérios de qualidade da imagem e ambiente onde o vídeo é capturado. / [en] Face recognition in video is an application of great interest in the scientific community and in the surveillance industry, boosting the search for efficient and robust techniques. Nowadays, in the facial recognition field, the frontal identification techniques are those with the best hit ratio when compared with
others non-frontal techniques. This work has as main objective seek for methods to evaluate images in video to look for people (faces), assessing if the image quality is in an acceptable range that allows a facial recognition algorithm to identify the individuals. It s proposed ways to decrease the processing load to
allow a maximum number of individuals assessed in an image without affecting the real time performance. This is reached through analysis of most the techniques used in the last years and the state-of-the-art, compiling all information to be applied in a project that uses the strengths of each one and offset its shortcomings. The outcome is a multithread platform. Performance evaluation was performed through computational load tests by using public videos available in AVSS ( Advanced Video and Signal based Surveillance). The outcomes show that the architecture makes a better use of the computational resources, allowing use of a wide range of algorithms in every segment of the architecture that can be selected
according to quality image and video environment criteria.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:35312 |
| Date | 04 October 2018 |
| Creators | CIZENANDO MORELLO BONFA |
| Contributors | RAUL QUEIROZ FEITOSA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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