Ansikts- och ögondetekteringsalgoritmer används i många olika tillämpningar. Tyvärr har det inte gjorts någon kvantitativ jämförelse av hur dessa detektorer utför under svåra omständigheter. Vi skapade en datauppsättning med låga ljus- och långdistansbilder som har några av de problem som ansikts- och ögondetektorer stöter på för att lösa verkliga världsproblem. Datasetet vi skapade består av rebildade bilder (fotohuvud) och halvsyntetiska huvuden som lagras under varierande förhållanden av lågt ljus, atmosfärisk oskärpa och avstånd på 3m, 50m, 80m och 200m. Detta papper analyserar detektion och lokalisering per formance av de deltagande ansikte och ögon algoritmer jämfört med Viola Jones detektor och fyra ledande kom mercial ansikte detektorer. Prestanda kännetecknas un der dif fenta förhållanden och parameteriseras av per-bild ljusstyrka och kontrast. I lokaliseringsnoggrannheten för ögonen, de grupper / företag som fokuserar på långdistans face detection outperform ledande kommersiella applikationer. Under de senaste årtiondena har ansikts-/ögondetektering förändrats från att enbart vara ett ämne för forskning till att vara vanligt förekommande i billiga point-and-shoot-kameror. Även om detta kan få en att tro att ansiktsdetektering är ett löst problem, är det bara löst för enkla inställningar. Detektion/lokalisering i svåra miljöer är fortfarande ett aktivt forskningsområde. De flesta forskare använder kontrollerade datamängder som FERET [14] och PIE [lI], som fångas under kon trollerad belysning och oskärpa förhållanden. Medan dessa datauppsättningar är användbara i skapandet och testningen av detektorer, ger de föga indikation på hur dessa detektorer kommer att fungera i diffi kult eller okontrollerade omständigheter. 978-1-4577-1359-0/11/$26.00 ©2011 IEEE I pågående projekt på UCCS och Securics som behandlar långdistans- och lågljusbiometri fann vi att det fanns betydande möjligheter till förbättring i problemen med ansiktsdetektering och lokalisering. Ansiktsdetektering är bara den första fasen av en igenkänning pipeline och de flesta igenkänningsalgoritmer måste lokalisera funktioner, den vanligaste vara ögon. Hittills har det inte funnits någon kvantitativ jämförelse av hur väl ögondetektorer fungerar under svåra förhållanden. Detta arbete skapade en datauppsättning av lågljus- och långdistansbilder som har några av de problem ansiktsdetektorer stöter på under svåra omständigheter. Genom att koppla samman samhället på detta sätt har vi hjälpt till att identifera toppmoderna algoritmer som lämpar sig för att upptäcka ansikte och ögon i verkligheten och lokalisera dem och vi visar riktningar där framtida arbete behövs. I det här dokumentet diskuteras tolv algoritmer. Deltagare inkluderar Correlation-based Eye Detection Algoritm (CBED), en inlämning från DEALTE, Multi-Block Modified Census Transform Algoritm (MBMCT), Min imum Output Summa av Squared Error Algoritm (MOSSE), Robust Score Fusion-based Face Detection Algoritm (RSFFD), SIANI, och ett bidrag från UCSD MPLab. Dessutom jämför vi fyra ledande kommersiella algoritmer tillsammans med Viola Jones implementering från OpenCV 2.1. I Ta ble 1 listas algoritmer i alfabetisk ordning med deltagare i toppavsnittet och våra egna bidrag i botten. Även om det finns många verktyg, datauppsättningar och utvärderingsmått för utvärdering av ansiktsigenkännings- och identifieringssystem, [14, 1] är dessa inte utformade för att utvärdera enkla åtgärder för att upptäcka ansikte/ögon/localization. På det hela taget har det funnits ett stort fokus på svår upptäckt/lokalisering, trots det ohyggliga faktum att ett ansikte som inte upptäcks är ett ansikte som inte erkännsflera papper visar att ögon lokalisering har en betydande inverkan på igenkänningsgraden [10, 7]. Konferensen om intelligent systemdesign och tillämpningar [8] genomförde en ansiktsdetekteringstävling med två tävlande 2010. Deras datauppsättningar inkluderade en lagsamling med 845 bilder, kontrollerade digitalkamerainspelningar, okontrollerade inspelningar och en "liten ansiktsuppsättning" avsedd att härma bilder från övervakningskameror. Alla utom muggbildsdatabasen hade i allmänhet bra kvalitet. I sina slutsatser säger de: "Den största förbättringsmöjligheten ligger uppenbarligen i övervakningsområdet med små ansikten." Det har funnits några bra papper som utvärderat face dectors. Till exempel [35] använder en delmängd av data från LFW, och även anses elliptiska modeller av den idealiska ansikte lo katjon. LFW är dock en datauppsättning som samlas in med hjälp av automatisk detektering av ansiktet med förfining. På liknande sätt [3] åldras delar av befintliga data och använder mycket av sin diskussion om vad som är en idealisk ansiktsmodell. Datan i dessa presenteras som något utmanande men fortfarande de flesta testade detektorer gjorde bra ifrån sig. Vi noterar dock att utvärderingen av ansiktsdetektorer mot en idealisk modell inte är särskilt lämplig, och i detta papper utvärderar vi detektorer med en mycket mer accepterande modell av en detektion - vi anser att en detektion är korrekt om den rapporterade modellen överlappar den verkliga sanningen. Många beskrivningar av ansiktsdetektionsalgoritmer inkluderar en liten utvärdering av deras prestanda, men de evaluerar ofta endast effekterna av olika förändringar inom den algoritmen. [37, 28] Jämförelser med andra görs vanligtvis i samband med att bevisa att den diskuterade algoritmen är bättre än den senaste tekniken. På grund av de inkonsekventa metoder som används är det ofta omöjligt att jämföra resultaten av denna typ av utvärderingar mellan olika dokument. Resultaten av denna tävling visar att det finns utrymme för förbättringar på större, suddiga och mörka ansikten, och särskilt för mindre ansikten. Vi planerade att skapa en datauppsättning som skulle belysa några av de problem som presenteras av något realistiska men diffi kult upptäckt / lokalisering scenarier. För att göra detta skapade vi fyra deluppsättningar, som var och en presenterar ett annat scenario för att isolera hur en detektor fungerar på specifika chal lenges. Vårt namngivningsschema följer i allmänhet scenariobredden, där scenariot är fångstförhållandena eller avståndet och bredden är den ungefärliga bredden på ytan i pixlar. Observera att enbart bredd är en mycket svag proxy för upplösning och många av bilderna har betydande suddighet inom vilket effektiv upplösning ibland är mycket lägre. Experimenten använder fotohuvudmetoden för semisyntetiska data som diskuteras i [4, 5] vilket ger kontroll över förhållandena och inkluderar många ansikten och poser. De högkvalitativa bilderna, deluppsättningen 80m-500px, erhölls genom att avbilda semisyntetiska huvudmodeller som genererades från PIE. De visas på en projektor och avbildas på 80 meters inomhus med hjälp av en Canon 5D mark II med en Sigma EX 800Imn lins; se figur lao Denna kameralinskombination gav en kontrollerad mitt-distans dataset med min imal atmosfär och ger en användbar baslinje för långdistans sub-set. För den andra deluppsättningen, 200m-300px, avbildade vi de semisyntetiska PIE-modellerna, denna gång från 200 meter utanför; se figur lc. Vi använde en Canon 5D mark II med en Sigma EX 800mm lins med en extra Canon EFF 2x II Extender, vilket resulterade i en effektiv 1600mm lins. De tillfångatagna ansiktena drabbades av varierande grad av atmosfärisk oskärpa. För den tredje deluppsättningen ombildade vi FERET från 200 metrer; se figur ld för ett zoomat prov. Vi använde en Canon 5D mark II med en Sigma EX 800mm lins. De resulterande ansiktena var ungefär 50 pixlar bred och drabbades vid Mospheric suddig och förlust av kontrast. Vi valde en delmängd av dessa bilder, först filtrerade så att vår konfiguration av Vi ola Jones korrekt upptäckte ansiktet i 40% av bilderna. Vi filtrerade vidare genom att handplocka endast bilder som innehöll synliga detaljer runt ögonen, näsan och munnen. För den slutliga deluppsättningen, fångade vi visade bilder (inte modeller) från PIE[lI] på nära håll, cirka 3m, i en låg ljus miljö, med ett exempel i Figur lb. Vi fångade denna uppsättning med en Salvador (nu FUR) EMCCD-kamera era. Medan Salvador kan fungera under extremt låga ljusförhållanden, ger det en låg upplösning och hög bullerålder. Buller och låg upplösning skapar utmanande ansikten som simulerar långdistans förhållanden med låg ljusnivå. För att utvärdera algoritmprestanda när vi fick icke-ansiktsbilder inkluderade vi ett proportionellt antal bilder som inte innehöll ansikten. När vi utvärderade resultatet, ansåg vi också att falska positiva och sanna avslag av bilder i denna non-face dataset. De "non-faces" var nästan alla natural scener som erhållits från webben - de flesta var mycket lätt att skilja från ansikten. Med tanke på dessa dataset valde vi slumpmässigt 50 bilder av varje delmängd för att skapa 4 märkta träningsdataset. I tågsätten ingick också grundsanningen för rutan för att avgränsa ansiktet och ögonkoordinaterna. Syftet med denna uppsättning var inte att tillhandahålla en datauppsättning för att träna nya algoritmer; 50 bilder är alldeles för få för det. Istället tillät det deltagarna att inter nally validera att deras algoritm kunde bearbeta bilderna och protokollet med några rimliga parameterval. För testning valde vi slumpmässigt ut 200 bilder av varje delmängd för att skapa de fyra testuppsättningarna. Ansiktets placering i bilden randomiserades. Ett lika stort antal icke-ansiktsbilder lades till, och ordningen på bilderna randomiserades sedan.
Till exempel Parris et al. REF organiserade en "Face and Eye Detection on Hard Dataset" utmaning på IJCB 2011.
Face and eye detection on hard datasets
{'venue': '2011 International Joint Conference on Biometrics (IJCB)', 'journal': '2011 International Joint Conference on Biometrics (IJCB)', 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science']}