La detección y el reconocimiento de rostros basados en la visión es una de las áreas de investigación de más rápido crecimiento en visión por computadora y robótica y se usa ampliamente en varias aplicaciones relacionadas con humanos. Sin embargo, la detección y el reconocimiento de rostros basados en la visión han demostrado ser efectivos solo bajocondiciones de iluminación normales. Al desarrollar un algoritmo para la detección y reconocimiento de rostros, es crucial considerar las condiciones de iluminación normales y severas. Un enfoque es convertir las imágenes de rostros bajo diversas condiciones de iluminación en otras con apariencia de rostro invariante mientras se preservan las características específicas del rostrocomo la textura y los rasgos faciales.
Ahora, los investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería de la Universidad Tecnológica de Toyohashi han desarrollado una técnica novedosa para ajustar de forma adaptativa el efecto de la iluminación en los rostros humanos mediante el uso de un modelo de reflectancia extendida. El modelo tiene una variable relación de iluminación,que está controlado por el Sistema de Inferencia Difusa FIS. Para hacer frente a una gran variedad de condiciones de iluminación, la regla FIS se optimizó utilizando Algoritmo Genético GA.
Bima Sena Bayu Dewantara, la primera autora candidata a doctorado, explicó: "Para eliminar los efectos de la luz, el contraste de la imagen debe ajustarse de manera adaptativa. Para producir una apariencia invariante de la cara con luz de fondo, por ejemplo, las mejillas deben iluminarse, mientras quelos globos oculares deben mantenerse oscuros. Tal ajuste de contraste adaptativo se puede realizar utilizando el modelo de reflectancia desarrollado, y mostramos que una combinación de Sistema de Inferencia Difusa FIS y Algoritmo Genético GA es muy eficaz para implementar el modelo ".
El profesor Jun Miura dijo: "Simplemente agregando este ajuste de contraste a los sistemas actuales de reconocimiento de rostros, podemos mejorar en gran medida la precisión y el rendimiento de la detección y reconocimiento de rostros. Además, este ajuste se ejecuta en tiempo real y, por lo tanto, es apropiadopara aplicaciones en tiempo real como robot y sistemas de interacción humana "
Una cara no solo proporciona la identidad de una persona, sino que también proporciona otra información, como el foco de atención de una persona y el grado de cansancio. La obtención de dicha información es útil para una cómoda interacción hombre-máquina, y los investigadores esperan que el método de ajuste de contraste propuestoTambién será útil en diversas situaciones, especialmente en condiciones de iluminación severas.
Los resultados de la investigación anterior se informaron en el Visión artificial y aplicaciones el 15 de julio de 2016.
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Materiales proporcionados por Universidad Tecnológica de Toyohashi . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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