Análisis de relevancia de descriptores de forma para el reconocimiento de gestos faciales en imágenes 3D

Abstract

Actualmente existe un creciente interés por estudiar técnicas basadas en visión artificial y computación gráfica para caracterizar el rostro humano, con el fin de realizar antropometría facial, reconocimiento e identificación de personas y sistemas de interacción hombre - máquina. Gracias a los métodos actuales es posible tener modelos 3D del rostro que permiten sacar provecho de la gran cantidad de información geométrica que tiene el rostro. Esta información es obtenida frecuentemente mediante el cálculo de descriptores de forma, los cuales permiten obtener de forma numérica, información relevante acerca de la geometría del rostro. El objetivo de este trabajo es realizar un análisis de relevancia de tres descriptor de forma (DESIRE, Spherical Spin Image y Cone Curvature), para determinar la viabilidad de realizar reconocimiento de gestos faciales con alguno de ellos o con alguna combinación de los mismos. Se presentan análisis de la capacidad de recuperación de cada uno de ellos mediante las curvas de precisión - recall, análisis de la relevancia de sus características mediante el índice de Fisher; así como el entrenamiento de dos clasificadores diferentes, tomando las características más relevantes de cada descriptor; se analiza además el costo computacional de cada uno de ellos y la viabilidad para implementarlos en un sistema de reconocimiento en tiempo real.

Abstract. Currently there is a growing interest in studying techniques based on computer vision and computer graphics to characterize the human face, in order to perform facial anthropometry, recognition and identification of people and systems of human - machine interaction. With current methods it is possible to have 3D facial models that allow to take advantage of the large amount of geometric information with the face. This information is often obtained by calculating shape descriptors, which allow us to obtain numerically relevant information about the geometry of the face. The objective of this work is to analyze the relevance of three shape descriptors (DESIRE, Spherical Spin Image and Cone Curvature) to determine the feasibility of facial recognition to any of them or any combination thereof. Are presented analysis of the retrieval of each by the precision-recall curves, analysis of the relevance of their characteristics by Fisher index, as well as the training of two different classifiers, taking the most important characteristics of each descriptor, also discusses the computational cost of each and feasibility for deployment in a recognition system in real time.