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Riconoscimento
automatico del volto |
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Il riconoscimento di volti da sequenze video è probabilmente il problema che presenta
il massimo grado di difficoltà in AFR. In primo luogo, le immagini acquisite da
telecamera tendono ad essere di bassa qualità; inoltre, in molte applicazioni legate alla
sorveglianza, lo sfondo è estremamente complesso, il che rende molto ardua la
localizzazione di un determinato volto nell'ambito di una folla di persone.
Soltanto un numero relativamente piccolo di lavori [72]
[74] [76] si è misurato con il
problema della segmentazione del volto in una sequenza video, e anche in questi pochi casi
sono state usate tecniche forse eccessivamente semplicistiche, basate principalmente sulla
sogliatura di immagini differenza per la localizzazione del volto e quindi su algoritmi
bidimensionali di riconoscimento analoghi a quelli usati su immagini fisse.
Recentemente, tuttavia, è stato proposto un nuovo approccio [55] basato sulle informazioni spaziotemporali ricavabili
dal volto di una persona che parla. Il soggetto viene rappresentato mediante un modello
parametrico degli organi visibili di fonazione e delle variazioni temporali delle loro
caratteristiche durante la produzione del parlato. Il modello è costituito da parametri
di forma, che descrivono il contorno delle labbra, e da parametri di intensità, che
descrivono la distribuzione della luminanza nella regione della bocca; tali parametri
vengono a loro volta rappresentati mediante combinazioni di gaussiane, e le dipendenze
temporali vengono codificate mediante modelli di Markov nascosti [67].
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Riconoscimento
automatico del volto |
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© 1997-2003 Paolo Marincola (Rome, Italy)
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Last revised: 2003-12-06 22:39
