III WVC 2007 - Iris.sel.eesc.sc.usp.br - USP

WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.os segmentos áureos na face. Estes são submetidos a umalgoritmo genético visando o reconhecimento da face.5. Banco de imagensO banco de imagens é constituído por 118 indivíduos,homens e mulheres, que representam quatro diferentesexpressões faciais: neutra, sorrindo, brava e com a bocaaberta. Portanto são totalizadas 476 imagens de facesfrontais que foram adquiridas do banco AR [10].Todas as imagens utilizadas no algoritmo estão emnível de cinza e possuem uma resolução dimensional de130 pixels de largura por 90 pixels de altura.As imagens foram armazenadas em um banco dearquivos e todas estão no formato bitmap.A Figura 4 mostra algumas das faces que constituem obanco de Faces utilizado nesse trabalho.7. Extração de CaracterísticasO algoritmo para extração das características em facehumana foi desenvolvido sob respaldo teórico adquiridode trabalhos científicos que utilizam a seção áurea comouma das ferramentas de extração na área médica eprincipalmente no trabalho de [12], que através donúmero de retângulos e segmentos áureos encontradostanto na direção horizontal quanto na vertical da face,determinou se o objeto em questão era ou não uma face.Para realizar a extração de características em faceshumanas, nesse algoritmo foram utilizados somenteSegmentos Áureos. Para verificar a existência dosmesmos na face, após o pré-processamento a mesma foidividida em 10 regiões como mostrado na Figura 8.Figura 4: Exemplos das Imagens do bancode FacesRegião 1 Região 2 Região 3 Região 46. Pré-processamentoOperações de pré-processamento são aplicadas emuma imagem para alcançar como resultado outra imagemcom características realçadas, mais adequadas paraprosseguir com as demais etapas necessárias deprocessamentos [11].O pré-processamento das imagens foi implementadoda seguinte maneira: na imagem original (Figura 5) foiaplicado o filtro da mediana, empregado na eliminação deruídos e preservação de contornos em imagens digitais(Figura 6). Na seqüência foi utilizado o detector de bordasde Sobel, por obter um resultado bem satisfatório nadetecção dos olhos, nariz, boca, sobrancelha e contorno daface (Figura 7).Figura 5:Imagem OriginalFigura 6:Filtro da MedianaFigura 7:Detector de SobelRegião 5 Região 6 Região 7Região 8 Região 9 Região 10Figura 8: Regiões utilizadas na extração dascaracterísticasCada região desta foi considerada por apresentarcaracterísticas importantes para o reconhecimento. Assim:• Região 1: Cabelo e contorno da cabeça na partesuperior;• Região 2: Olhos;• Região 3: Nariz;• Região 4: Boca e contorno da cabeça na parteinferior;• Região 5: Lateral direita;• Região 6: Lateral esquerda;• Região 7: Quadrante superior direito;• Região 8: Quadrante superior esquerdo;• Região 9: Quadrante inferior direito;• Região 10: Quadrante inferior esquerdo.14