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Analisi comparativa di tecniche di rappresentazione per il riconoscimento automatico di volti

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Anteprima della tesi: Analisi comparativa di tecniche di rappresentazione per il riconoscimento automatico di volti, Pagina 8
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sistema di rilevazione dei punti caratteristici di un volto (A. Goldstein, L. Harmon e A. 
Lesk). Pochi anni dopo R. Fisher e L. Elschlagerb svilupparono un sistema più evoluto 
del precedente, ma ancora insufficiente a rappresentare la variabilità di un volto umano. 
Solo a fine anni ottanta sono iniziati ufficialmente i primi studi sul riconoscimento 
facciale. Sempre in questo periodo ha fatto la sua comparsa l‟algoritmo di riferimento 
degli Eigenfaces per merito di L. Kirby e M. Sirovich, in seguito rivisto ed ampliato da 
M. Turk e A. Pentland del MIT. Questi ultimi sono riusciti a dimostrare la possibilità 
del riconoscimento usando solamente circa 100 parametri estrapolati dall‟immagine di 
un volto. Negli anni novanta sono stati lanciati sul mercato alcuni prodotti commerciali 
di riconoscimento caratteri (Optical Character Recognition o OCR), a corredo di 
applicazioni di scanning e di invio fax. Nello stesso periodo sono iniziati anche degli 
studi per elaborare le immagini mediante reti neurali o più in generale dei sistemi 
esperti. L‟esempio più famoso dell‟uso di reti neurali è dovuto a T. Kohonen il quale ha 
studiato il riconoscimento di volti allineati e normalizzati mediante le reti neurali di 
Kohonen. Quest‟ultimo metodo però ha avuto poco successo in quanto necessitava di un 
allineamento e una normalizzazione dei volti troppo precisi da ottenere. Dal 1993 al 
1997 il DARPA (la commissione americana per le ricerche avanzate del dipartimento 
della difesa) insieme all‟Army Research Laboratory ha inaugurato il programma 
FERET (Face Recognition Technology) con l‟intento di incoraggiare la ricerca e lo 
sviluppo di nuove tecniche di riconoscimento a prestazioni più elevate (per arrivare ad 
accuratezze di riconoscimento dell‟ordine del 95 %). A fine ricerca solamente tre 
algoritmi si sono dimostrati all‟altezza delle aspettative ed hanno dimostrato la più alta 
accuratezza di riconoscimento in presenza di dataset di individui molto grandi: il primo 
dell‟università della California, il secondo dell‟università del Maryland e l‟ultimo quello 
del MIT Media Lab (poi diventato la base di alcuni sistemi commerciali) . Dal 2000 in 
poi, a causa della richiesta del settore della sicurezza e dell‟aumento vertiginoso delle 
prestazioni dei personal computer, c‟è stato un grande sviluppo nel settore della 
computer vision. Infatti nel 2004 T.F. Cootes e C.J. Taylor hanno sviluppato i primi 
modelli statistici dell‟aspetto, chiamati anche statistical model of appearance, che 
hanno migliorato le prestazioni, già buone, dell‟algoritmo degli Eigenfaces. I due 
metodi presentati sono gli Active Shape Models (ASM), più semplice, e gli Active 
Appearance Models (AAM), più efficiente. Sviluppi più recenti sono stati raggiunti 
usando catene di Markov nascoste, tecniche di Bunch graph e di Dynamic link ed anche 
mediante gli algoritmi genetici.  
 

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Informazioni tesi

  Autore: Duccio Picinotti
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2007-08
  Università: Università degli Studi di Siena
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria informatica
  Relatore: Marco Maggini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 106

FAQ

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