Looking at Faces: Detection, Tracking and Pose Estimation

Els essers humans podem percebre molt facilment les cares, les podem seguir en l’espai i temps, aixi com descodificar el seu contingut, com la seva postura, identitat o expressio. No obstant aixo, tot i moltes decades d’investigacio per desenvolupar un sistema amb percepcio automatica de cares, segueix sent dificil d’aconseguir una solucio completa en arees com la deteccio de cares, el reconeixement de l’expressio facial, la estimacio de la posicio o el reconeixement de la cara. Aixo es degut a que la percepcio facial automatica abasta moltes arees importants i dificils de la visio per computador: les aplicacions finals abasten una gamma molt amplia com la video vigilancia, interaccio huma-ordinador, la indexacio i recuperacio del contingut d’imatges, la identificacio biometrica , la codificacio de video i el reconeixement de l’edat i / o sexe. En particular, aquesta tesi esta dedicada a tres grans problemes en la percepcio automatica de cares: la deteccio de rostres, el seguiment de cares i l’estimacio de la posicio facial. En el camp de la deteccio de rostres, es presenta un model que utilitza multiples heuristiques senzilles ad-hoc basades en pixels per detectar les regions de la imatge corresponents a pell humana. A mes, s’han estudiat diferents espais de color per determinar si hi ha alguna transformacio d’espai de color que pugui millorar la deteccio del color de la pell. Els resultats experimentals mostren que la separabilitat no augmenta gaire en altres espais de color en comparacio amb l’obtinguda en l’espai RGB. A partir del millor espai de color trobat, s’ha dissenyat un detector de cares capac de generalitzar amb exit en diferentes escenes. Com a segona aportacio, s’ha desenvolupat un algorisme per al seguiment robust i precis de la cara, dins d’un marc unificat que combina l’estimacio dels parametres facials amb el control d’una camera activa, per al seguiment de cares mitjancant una camera Pa- Tilt-Zoom. Un filtre de Kalman estes permet estimar conjuntament les coordenades mon dels objectes i la posicio de la camera. La sortida s’utilitza per accionar un controlador PID per tal de realitzar un seguiment reactiu del rostre, generant les accions de control correctes no nomes per mantenir un zoom-in a la cara per maximitzar la mida, sino tambe per poder allunyar i reduir el risc de perdre l’objectiu. Encara que aquest treball esta principalment motivat per fer un seguiment de cares, es pot aplicar facilment com ajuda d’un detector d’objectes per rastrejar una escena amb una camera activa. L’aplicabilitat del metode s’ha demostrat tant en entorns simulats com a escenaris reals. S’ha dedicat l’ultima i mes important part d’aquesta tesi a l’estimacio de la posicio del cap. En la majoria de treballs previs per a l’estimacio de la posicio del cap, s’especifiquen les cares manualment. Per tant, els resultats detallats no tenen en compte una possible desalineacio de la cara, encara que tant en regressio com en classificacio, els algoritmes son generalment sensibles a un error en localitzacio: si l’objecte no esta ben alineat amb el model apres, la comparacio entre les caracteristiques de l’objecte en la imatge i les del model condueix a errors. En aquest ultim capitol, es proposa un metode basat en regressio per minims quadrats parcials per estimar la posicio i a mes resoldre simultaniament l’alineacio de la cara. Les contribucions en aquesta part son de dos tipus: 1) es mostra que el metode proposat assoleix millors resultats que l’estat de l’art i 2) es desenvolupa una tecnica per reduir la desalineacio basat en factors PLS que milloren l’aprenentatge basat en multiples instancies sense la necessitat de tornar a aprendre o d’haver d’incloure mostres mal alineades, ambdos pasos normalment necessaris en l’aprenentatge basat en multiples instancies.