Riconoscimento di volti con tecniche 3D per controlli
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Riconoscimento di volti con tecniche 3D per controlli di sicurezza D.Giorgi, M.Attene, G. Patanè, S. Marini, C. Pizzi, S. Biasotti, M. Spagnuolo, B. Falcidieno Simone Marini Istituto di Matematica Applicata e Tecnologie Informatiche – CNR, Genova Lisa Usai Elsag-Datamat, Genova Riconoscimento facciale • Il controllo degli accessi ad aree riservate è fondamentale per garantire la sicurezza dei lavoratori ed in generale dei cittadini – luoghi di lavoro: lavoratori autorizzati – luoghi pubblici: incolumità degli utenti Simone Marini • Sono necessarie tecniche avanzate di identificazione biometrica Riconoscimento facciale: • Non invasivo • Non richiede contatto • È a prova di “dimenticanza” Riconoscimento facciale • Due diversi scenari applicativi: – autenticazione: accertare se la persona che chiede l’accesso è autorizzata (confronto uno-ad-uno) – identificazione: verificare se chi chiede l’accesso figura tra i membri di un gruppo noto (confronto uno-a-molti) Simone Marini • Procedimento comune: – creazione della galleria, cioè un database di volti di persone conosciute (immagini o modelli 3D) – confronto del volto da riconoscere, con i volti nella galleria Riconoscimento con tecniche 2D Simone Marini • analisi delle immagini dei volti acquisite tramite (tele)camere • prestazioni ottime in condizioni controllate • affidabilità compromessa in caso di – – – – – condizioni avverse di illuminazione scostamento del soggetto dalla posa frontale cambi di espressione occlusione dei landmarks (ad esempio le pupille) tentativi di inganno tramite foto o video …aumentare l’affidabilità con dati 3D! Riconoscimento con tecniche 3D Simone Marini • • • • Analisi di dati 3D ottenuti tramite scansioni laser Minore sensibilità alle condizioni di illuminazione Minore indipendenza dalla posa Informazione geometriche su caratteristiche fondamentali del volto (e.g. la curvatura) Riconoscimento 3D: MultiTrust Simone Marini • progetto Elsag Datamat – IMATI (CNR, Genova), 2008 – 2009 • scopo: indagare le potenzialità del 3D per il controllo degli accessi in aeroporto, in relazione agli attuali sistemi 2D creazione di un database di modelli facciali 2D e 3D sviluppare metodi di riconoscimento 3D affidabili validazione dei metodi proposti in relazione allo stato dell’arte Creazione del Database Acquisizine dei modelli facciali 2D e 3D: scanner Minolta Vivid 910 • Popolazione del datatbase: uomini, donne, diverse età, acquisizione in diversi periodi temporali • Diversi tipi di illuminazione: normale, scarsa, laterale • Differenti pose dello stesso soggetto: frontale, laterale, alto, basso • Differenti espressioni dello stesso volto: neutra, sorriso, a scelta, … • Totale: 72 modelli digitali ottenuti da 8 soggetti ognuno dei quali acquisito 9 volte Simone Marini • Generazione del modello 3D 1. Dalla nuvola di punti alla triangolazione – Completamento dell'informazione acquisita (robustezza rispetto alle occlusioni) 2. Dalla trinagolazione alla normalizzazione della posizione – Il modello viene ruotato in posizione frontale (invarianza rispetto alla posizione) 3. Smoothing e taglio geodetico Simone Marini – Rimozione del rumore (robustezza rispeto al rumore) 1 2 3 Invarianza rispetto alle espressioni • Ipotesi: la distanza geodetica tra due punti del modello rimane invariata al cambiare dell'espressione facciale Simone Marini • Idea: immersione del modello dallo spazio geodetico allo spazio euclideo • Confronto: il nuovo modello facciale mantiene le differenze geometriche tra individui diversi Confronto tra modelli facciali • Dal modello facciale ottenuto dall'immersione viene estratto un descrittore geometrico – Calcolo delle armoniche sferiche – Matrice a valori reali • La similarità tra due modelli facciali viene stimata confrontando i corrispondenti descrittori geometrici – Distanza euclidea tra matrici a valori reali • L'intero processo di costruzione del descrittore è efficiente Simone Marini – Dalla nuvola di punti al descrittore geometrico: 3.5 secondi – Confronto tra due descrittori: 0.0015 secondi 1 2 3 4 5 Risultati della sperimentazione Doc_ret = insieme di tutti i volti recuperati Doc_rel = insieme dei volti rievanti Risultati su dataset di 68 modelli Simone Marini FRGC metric VR: Verification rate @ 0.1% False Accept Rate Cognitec 2D VR: 67.6% Cognitec 2D+3D SH Embedded VR: 88.1% VR: 91.6% Simone Marini Conclusioni • Sul dataset prodotto, l’utilizzo del 3D migliora le performance di riconoscimento • Il sistema Cognitec pare non sfruttare appieno le potenzialità offerte dal 3D • L’utilizzo di MDS + armoniche sferiche produce i risultati migliori
