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Caméras Infrarouge pour la reconnaissance du visage Hizem Walid Thésard - INT.

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1 Caméras Infrarouge pour la reconnaissance du visage Hizem Walid Thésard - INT

2 FT R&D – Avril Plan Caméra différentielle Caméra impulsionelle (Flashcam) Expérimentations –Base de données multi-caméras, multi- sessions Conclusion

3 FT R&D – Avril Motivations Problématique : la reconnaissance par le visage souffre de problèmes dus à léclairage –Solutions algorithmiques : Égalisation dhistogramme, symétrie du visage, modélisation de les effets dillumination par HMM. –Solutions capteurs : caméra différentielle, caméra à illumination impulsionnelle Objectif : Atténuer les effets dillumination sur le visage dans un environnement à éclairage variable. Applications : Mobilité ou en extérieur

4 FT R&D – Avril Caméra différentielle Prototype fabriquée à lINT, technologie CMOS Interface parallèle avec lordinateur (disponible en USB récemment) Résolution : 160*120

5 FT R&D – Avril Caméra différentielle : Principe Différence entre deux images successives Une image acquise en mode infra rouge et une image acquise en mode lumière visible LED on Image 1 L i Image 2 LED off LB1 L i Image 1 LB2 L i Image 2 L i+1 Image 2 LB1 L i+1 Image 1 LB2 L i+1 Image 2 Image de sortie Opérateur différentiel

6 FT R&D – Avril Caméra différentielle : Difficultés et solutions Le temps dacquisition entre les deux images (IR on, IR off) doit être très court. –Minimiser le temps dacquisition dune image par diminution du temps dexposition Les caméras différentielles classiques nécessitent un espace mémoire grand – Appliquer la différence ligne par ligne au lieu de lappliquer sur toute limage au même temps

7 FT R&D – Avril Caméra à illumination impulsionnelle Basée sur une Web-cam, modifiée à lINT, technologie CCD Interface USB Alimentation indépendante (batterie) Résolutions : 640*480, 320*280, 160*120

8 FT R&D – Avril Caméra à illumination impulsionnelle : Principe Capturer majoritairement la lumière infrarouge –Diminuer le temps de dacquisition de limage –Synchroniser le flash IR avec le temps dacquisition Lum. Amb Temps dacquisition t Intensité lumineuse Lum. Amb Temps dacquisition t Intensité lumineuse Flash IR Caméra en fonctionnement normalCaméra en fonctionnement IR

9 FT R&D – Avril Caméra à illumination impulsionnelle vs caméra différentielle Avantages de la caméra impulsionnelle –Meilleure résolution : 320*280 au lieu de 160*120 pour la caméra différentielle –Facilité dutilisation : Disponibilité des drivers Avantages de la caméra différentielle –Meilleure suppression de la lumière ambiante Caméra différentielleWebcamFlashcam

10 FT R&D – Avril Base multi caméra Acquisition sous quatre éclairages différents : lumière ambiante, sombre, éclairage profil, éclairage face Acquisition avec différentes caméras : Web-cam classique, caméra différentielle et caméra impulsionnelle Lumière ambiante SombreÉclairage face Éclairage profil

11 FT R&D – Avril Base de données 25 personnes 4 sessions par personne 10 images par session Acquisition de face, peu de variabilité Distance variable entre les personnes et lobjectif Détection des yeux manuelles Normalisations : taille, orientation, égalisation dhistogramme

12 FT R&D – Avril Protocoles de test Les images de référence et de test proviennent de la même session et de la même caméra Les images de référence et de test proviennent de deux sessions différentes mais de la même caméra

13 FT R&D – Avril Résultats Protocole 1 : images de test et de référence proviennent de la même caméra et de la même session. EERBase 1Base 2Base 3Base 4 Camera 1 16%17,4%11,4%10,67% Camera 2 6,67%13,33%6,67%5,33% Camera 3 10,67 %4%6,67 %5,5 %

14 FT R&D – Avril Résultats (Protocole 2) Protocole 2 : images de test et de référence proviennent de la même caméra mais de sessions différentes EERBase 1vs3Base 1vs4Base 2vs3 Caméra143,9%49,33%55,71% Caméra217,33%24%19,7% Caméra325,33%28,6%14,67%

15 FT R&D – Avril Courbe ROC : Scénario Ec. Ambiant vs Ec. De face

16 FT R&D – Avril Conclusion Nous avons testé 3 modes dacquisitions : CCD infrarouge (caméra impulsionelle), CCD lumière visible et CMOS infrarouge (caméra différentielle). Nous avons bâti une base de données dimages de visage avec les trois type de caméra sous différentes conditions déclairage (éclairage ambiant, sombre, de face et de profil) Les tests prouvent que lutilisation de caméras à suppression de lumière ambiante améliore les performances dun système de reconnaissance basé sur la corrélation.


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