👨 👩 👴 Codificação de Rostos

Projeto da área de visão computacional que visa o estudo de processos análogos ao hashing para codificação de rostos.

👪 Team

Caio Netto Eduardo Eiras Luísa Heise Paulo Sestini Rodrigo Estevam Rodrigo Fill Victor Jinsi

🔦 Escopo

O projeto visa criar um sistema que recebe uma foto do usuário e codifica essa informação com uma operação que não permita a reconstrução da imagem. Como pode haver inúmeras variáveis de condições das fotos, optamos por limitar as opções de imagens a serem analisadas: - Rostos em posição frontal; - Condição de iluminação parecida; - Usuário com expressão neutra.

🎲 Estratégia Inicial

Nossa abordagem inicial é tentar replicar um paper antigo, de 1996, que categoriza rostos de pessoas com base em distâncias entre pontos do rosto. Neste paper essas distâncias são extraídas “a mão”, o que é totalmente inviável para nosso projeto. Tirando essas informações das imagens de forma automática (seja com ML ou com CV clássica), utilizaremos essas informações como código para definir a identidade da pessoa

🔨 Pipeline

Inicialmente pretendemos montar o programa que irá identificar as landmarks faciais, esse programa provavelmente será feito com uma rede neural, seja ela treinada por nós ou pré-treinada. Com os pontos, seguiremos a tabela de distâncias presente no paper para extrair as features para classificação. Por fim pretendemos encontrar formas diferentes de classificação com base nestas, seja implementando a proposta do paper, de mixture distances, seja por outras formas de classificação, uma possível é, por exemplo, um KNN.

✔️ O que foi feito até o momento

• Estudo de técnicas de transformada hash em imagens;
• Métodos de reconhecimento facial;
• Aplicação de métodos simples com CV clássico;
• Estudo da biblioteca dlib, com aplicações em identificação de landmarks e extração de distâncias;