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Analisi del Metodo Elastic Bunch Graph Matching e applicazioni mirate all'ambito forense

Acquisizione delle immagini e creazione del database

La prima operazione da fare è senza dubbio l'acquisizione delle immagini, sulle quali creare i graf che andranno a formare il database.
In questa sezione non ci occupiamo ancora di come creare i graf, ma di dove, e come, prendere le immagini.

Nello scenario immaginato sin dall'inizio le immagini da inserire in databasesaranno le fotografe degli iscritti alla struttura.
Seppur si possa richiedere di consegnare delle fototessere, per partire il più avvantaggiati possibile, in termini di uniformità delle immagini, esse saranno comunque soggette ad alcune imperfezioni rispetto allo standard che ci proponiamo di avere per il successivo passo di creazione dei graf.

Il primo passo consisterà allora nella normalizzazione di tali immagini.
Normalizzazione. La prima cosa da fare con le immagini che andranno inserite in database è la loro normalizzazione, si tenta cioè di standardizzarle in dimensioni e valori dei pixels. Il metodo EEGM standard suggerisce di fare quest'operazione in sei passi successivi, nei quali è indicato più volte di togliere una cornice dal bordo, in modo da centrare il più possibile il volto, ma ho optato per un'altra procedura.

Almeno per la creazione manuale del grafo si può approfttare del fatto che chi esegue l'operazione possa togliere in un solo passo tutto il bordo non necessario, riducendo così il numero di step da eseguire.
La procedura che si è quindi seguita per la normalizzazione delle immagini da inserire in database è la seguente:

(1) Si ritaglia l'immagine formando un quadrato che contenga interamente il volto ma meno sfondo possibile
(2) Si scala l'immagine fno a raggiungere la dimensione 128 ×128 pixels
(3) Se l'immagine acquisita è a colori la si converte in scala di grigi
(4) Si normalizza il contrasto della nuova immagine attraverso l'equalizzazione dell'istogramma

Il motivo per cui si compiono queste operazioni preliminari è il tentativo di dare alle immagini una struttura comune.
A questo punto dovremmo essere in possesso di due fle per ogni persona, uno con l'immagine originale e uno con la stessa immagine normalizzata.
Non scartiamo l'immagine originale anche se da qui in poi non la utilizzeremo più, poiché se per il computer un'immagine normalizzata sia più facilmente elaborabile, per l'occhio umano invece, in fase di controllo della corretta identifcazione, è sicuramente più facile fare questo controllo avendo a disposizione l'immagine originale.

Ma da ora in avanti quando ci si riferirà all'immagine identifcativa, s'intende quella normalizzata.
Il passo successivo sarà la localizzazione, sull'immagine normalizzata, di quei punti, detti punti fduciali, che andranno a formare i nodi del grafo.

Questo brano è tratto dalla tesi:

Analisi del Metodo Elastic Bunch Graph Matching e applicazioni mirate all'ambito forense

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Informazioni tesi

  Autore: Giulia Brunetti
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2013-14
  Università: Università degli Studi di Torino
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Matematica
  Relatore: Nello Balossino
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 193

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Parole chiave

algoritmi
riconoscimento
forense
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elastic
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graph
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