Face recognition based on a collection of binary classifiers

Abstract

O reconhecimento de faces é um dos problemas mais relevantes em visão computacional quando consideramos sua importância em áreas como vigilância, ciência forense e psicologia. De fato, um sistema de reconhecimento que representa o mundo real deve lidar com vários indivíduos desconhecidos e determinar se uma dada imagem está associada a um sujeito registrado em uma galeria de indivíduos conhecidos ou se dois rostos representam identidades equivalentes. Neste trabalho, não só combinamos funções de indexação, coleção de classificadores e histogramas para estimar quando imagens faciais pertencem à galeria, mas também modelamos a relação entre pares de faces para determinar se elas são da mesma pessoa. Os dois métodos propostos são avaliados em cinco datasets: FRGCv1, LFW, PubFig, PubFig83 e CNN VGGFace. Os resultados são promissores e mostram que o nosso método continua eficiente tanto na verificação e identificação de galeria aberta, independentemente da dificuldade dos datasets.