Práctica 4 (Opción 2)

1. Práctica 4 (Opción 2) Localización de caras

2. Enunciado • Implementar un método o métodos que localice una cara en una escena y recorte la zona más significativa de la misma, es decir, incluyendo ojos, nariz y boca. • Fichero: /imaxes/caras/CARAS_Pract_deteccion.mat: • 40 imágenes de caras (10 hombres y 10 mujeres, serios y sonriendo) en un array CARAS(alto,ancho,indice) de tamaño (144,192,40) Procesado de Imaxe

3. Método para detección de características faciales • Utilizar ojos, nariz y boca recortadas como patrones para buscar en todas las imágenes (distancia euclidea o correlación normalizada ) max Cross-corr max max Procesado de Imaxe

4. Procesado de Imaxe

5. Procesado de Imaxe

6. Método para detección de características faciales • En las pruebas la características más estables son la nariz y ojos • Problemas: sonrisas, bigotes, barbas, gafas con brillo o bordes gruesos, ojos semi-cerrados, pelo. • Soluciones posibles: • características promediadas (igualando tamaños) • comparación con varias muestras de cada característica (boca sonriente, con barba, etc) y establecer reglas sobre la distribución de valores máximos; boca_x > nariz_x > ojos_x; boca_y ~ nariz_y ~ ojos_y • quedarse con los M valores mayores de la correlación cruzada para cada característica y establecer reglas de decisión a partir de ellos. Procesado de Imaxe

7. Material a entregar • función “localiza_features”: • Entradas: cara (imagen conteniendo una cara) • ojos (subimagen patrón de ojos) • nariz (subimagen patrón de nariz) • boca (subimagen patrón de boca) • Salidas: coor_ojos, coor_nariz, coor_boca (coordenada central de cada característica con respecto a la imagen ‘cara’) • función “recorta_caras”: • Entradas: caras (array conteniendo todas las caras a recortar) • Salidas: CARAS_recortadas (array del mismo tipo pero con caras recortadas) • Ojo! Todas las caras recortadas deben tener el mismo tamaño final  imresize Procesado de Imaxe

8. Material a entregar (opcional) • función “recorta_caras_2”: • Entradas y salidas iguales que antes pero ahora se deben usar detectores de contorno para localizar la cara sobre el fondo (imágenes extremadamente sencillas) y segmentarla para no buscar las características faciales en toda la imagen (ahorro computacional y reducción de falsas detecciones). • La propia segmentación se debe utilizar, una vez localizadas las características para ajustar mejor la regla de decisión y ajustar el BoundingBox que contiene la cara recortada. Procesado de Imaxe