Sistema de Reconocimiento de Rostros en 3D usando Kinect

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1 Sistema de Reconocimiento de Rostros en 3D usando Kinect Álvaro Andrés Arenas, Bryam Joseth Cotacio, Eider Stiven Isaza, Jaime Vivi Garcia, Jheison Alejandro Morales, Jorge Iván Marín Resumen En este trabajo se presenta la implementación de un sistema de reconocimiento facial basado en características 3D, empleando el dispositivo Kinect para la adquisición de las imágenes a través de la API ofrecida por Microsoft. Se compara un método de reconocimiento basado en eigenfaces y análisis de componentes principales (PCA) usando imágenes de color únicamente e imágenes de color y profundidad arrojadas por el sensor Kinect. Esto permite mostrar que el uso de imágenes de profundidad mejora el desempeño frente a condiciones no ideales de iluminación, expresiones faciales, y uso de accesorios. Palabras Claves Reconocimiento de Rostros, PCA, Kinect, NUI API Abstract This paper presents the implementation of a facial recognition system based on 3D features, using the Kinect device for image acquisition through the API provided by Microsoft. An existing facial recognition method based on eigenfaces and principal component analysis (PCA) is analyzed under two configurations, using color images exclusively and using color images and depth images acquired by the Kinect sensor. Results show that using depth information improves performance under non-ideal lighting conditions, facial expressions, and use of accessories. Index Terms Face Recognition, PCA, Kinect, NUI API P I. INTRODUCCIÓN or cuestiones de seguridad en los sistemas que involucran algún tipo de interacción humana y flujos de información sensibles, o simple identificación personal, son indispensables los sistemas biométricos para verificar los usuarios a partir de sus características fisiológicas, como puede ser la huella dactilar, el iris, o en este caso, la fisonomía del rostro, para no recurrir a códigos que pueden ser olvidados o descubiertos por terceros utilizando variadas técnicas. El reconocimiento facial es una línea de investigación que se ha abordado en las últimas décadas, pero aun no logra obtener los resultados que se desean, pues no simula tal cual el sistema de reconocimiento facial humano, ya que no consideran ciertos aspectos de la percepción facial humana y no son completamente robustas ante cambios lumínicos, gestos o accesorios que lleve el sujeto. Para mejorar la robustez de los sistemas de reconocimiento de rostros, se han planteado diferentes estrategias entre las cuales se destacan los métodos basados en características 3D. Por ejemplo, A. Moreno [1] propone una solución basada en descriptores faciales 3D que mejoran el reconocimiento facial ante Álvaro Andrés Arenas, Bryam Joseth Cotacio, Eider Stiven Isaza, Jaime Vivi Garcia, Jheison Alejandro Morales son estudiantes de Ingeniería Electrónica en la Universidad del Quindío, y pertenecientes al semillero de investigación del Grupo de Procesamiento Digital de Señales y Procesadores GDSPROC. gdsproc@uniquindio.edu.co Jorge Iván Marín es docente del programa de Ingeniería Electrónica de la Universidad del Quindío. diferentes condiciones de iluminación, maquillaje, expresiones, etc. En dicho método, los descriptores faciales 3D que fueron extraídos de los mallados de las superficies. La ventaja de dicho método, es que el análisis de dichos descriptores es invariante a trasformaciones geométricas. Otra propuesta interesante es el presentado por P. Rivas [2], quien después de analizar las metodologías existentes plantea nuevas metodologías basadas en redes neuronales y lógica difusa que no se ven afectadas por ambientes no cooperativos ni en condiciones difíciles de iluminación. En [3], A. Cerón presenta un análisis y comparación entre los posibles descriptores, y determina por medio del análisis discriminante de Fisher cuál de los descriptores brinda información más relevante a la hora de aplicar reconocimiento facial. Finalmente, C. Conde y E. Cabello [4], proponen un sistema de verificación facial multimodal utilizando características bidimensionales y tridimensional. Aunque las características faciales 3D se perfilan como la mejor alternativa para reconocimiento robusto de rostros, la adquisición de las imágenes 3D requiere de hardware y software especializado de alto costo. En este trabajo se explora una alternativa de menor costo usando un sensor genérico de reciente introducción en el mercado, se trata del sensor Kinect empleado en las consolas de videojuego Xbox 360. Por consiguiente, este proyecto plantea la exploración de métodos de reconocimiento facial empleando características 3D que son extraidas de la información entregada por el sensor Kinect y la Application Programming Interface (API) Kinect 1.0 de Microsoft. En este sentido, este artículo describe la implementación de diferentes módulos desarrollados para la adquisición, detección y segmentación de imágenes para la extracción de características faciales representativas, y la respectiva clasificación por medio de análisis de componentes principales (PCA). II. MARCO TEÓRICO En esta sección se describe brevemente la terminología empleada a lo largo del artículo y las características de las librerías de software que se emplearon en este artículo. A) Kit de Desarrollo de Software (SDK: Software Development Kit) para Kinect Como se indicó anteriormente, para la adquisición de las imágenes que son empleadas para extraer la información en 3D de los rostros se empleó un sensor Kinect. Dicho sensor se manipula por medio de una librería libre denominada SDK del Kinect diponible en el portal de Internet de Microsoft

2 (MSDN). El SDK del Kinect incluye funciones para soportar dos componentes de hardware disponibles en el dispositivo: sistema de captura de imágenes y sistema de captura de audio. El sistema de captura de imágenes se denomina dentro del SDK, NUI (Natural User Interface: Interfaz de Interfaz Natural de Usuario) [5]. El API NUI es el núcleo de la API de Windows para Kinect. Es compatible con la imagen y las características fundamentales del gestor de dis, incluyendo los siguientes: Acceso a los sensores Kinect conectados al computador. Acceso a la captura continúa de la imagen y la profundidad. Pre-procesamiento las imágenes y profundidad para apoyar el seguimiento del esqueleto. El API NUI incluye funciones que enumeran los sensores, para poder determinar cómo están conectados los sensores a la máquina, pero aunque el SDK es compatible con una aplicación que utiliza múltiples sensores Kinect, sólo una aplicación puede usar cada sensor en un momento dado. Un ejemplo de esta interacción puede ser observado en la Figura.1 en la cual se muestra la relación entre el hardware, el conjunto de funciones, acciones posibles por la API y la aplicación con las cuales son utilizadas. [6] reconocimiento de rostros. Para esta etapa se empleó el método PCA. PCA es una técnica utilizada para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos. Intuitivamente la técnica sirve para hallar las causas de la variabilidad de un conjunto de datos y ordenarlas por importancia. [7][8] Técnicamente, el PCA busca la proyección según la cual los datos queden mejor representados en términos de mínimos cuadrados. El PCA se emplea sobre todo en análisis exploratorio de datos y para construir modelos predictivos. El PCA hace uso de la descomposición en autovalores de la matriz de covarianza, normalmente después de centrar los datos en la media de cada atributo [7][8]. III. IMPLEMENTACIÓN DEL SISTEMA Este proyecto propone el uso de un sensor Kinect para capturar la información 3D de los rostros. Dicho sensor se eligió dado a que es un dispositivo de menor costo comparado a arreglos de cámaras, y porque las rutinas de software disponibles para captura están disponibles en forma libre. En una fase inicial del proyecto fue necesario implementar funciones en C para la adquisición de las imágenes de profundidad y color utilizando la librería NUI API del Kinect bajo el entorno de desarrollo VisualStudio (Herramienta de desarrollo para aplicaciones en Windows). Las funciones de captura en C de la librería del API del Kinect que se emplearon se describen en la Figura 2 [10]-[15]. Figura 1. Interacción de Hardware y software con una aplicación. NuiInitialize[10] Función utilizada para inicializar el Kinect y poder usarse al conectarse al PC. B) Librerías MEX La captura de imágenes desde el sensor Kinect se hace a través del SDK de Kinect empleando funciones escritas en lenguaje C. Sin embargo, el análisis de dicha información es más fácil de realizar en un entorno de programación tal como Matlab. Por esta razón fue necesario escribir una librería MEX que hace de puente entre las rutinas de adquisición escritas en C y el código de la aplicación escrito en Matlab. Las librerías MEX o MEX files son funciones escritas en lenguaje C que se compilan de una forma especial desde el entorno de Matlab y que pueden ser usadas por cualquier aplicación escrita en Matlab. Los parámetros de una función en Matlab se pasan como punteros especiales del tipo mexarray, a cuyos elementos es necesario acceder con funciones especiales tales como mxgetpr, que acceden a las matrices como vectores lineales [9]. C) Análisis de Componentes Principales (PCA: Principal Component Analysis) Una vez capturadas en Matlab las imágenes por medio de las librerías MEX desarrolladas, fue necesario escribir un programa de aplicación que realiza el respectivo ColorStream[11] Función utilizada para realizar la captura en color RGB. DepthStream[12] Función utilizada para realizar la captura de profundidad NuiShutdown[13] Función utilizada para terminar los procesos del Kinect Figura 2. Proceso de captura imagen de color y profundidad. Las siguientes funciones son usadas conjunto a las anteriores para lograr una función correcta del algoritmo: NuiImageStreamOpen, que abre una secuencia de imágenes.

3 [14]; y NuiImageStreamGetNextFrame, que obtiene el siguiente fotograma de datos de la secuencia de imágenes especificada [15]. El anterior algoritmo se adaptó junto con sus funciones para ser utilizadas desde Matlab utilizando la librería MEX, creando así funciones para la captura y almacenamiento de imágenes 3D en Matlab. en la nariz de la persona, reduciendo el tamaño de 480x640 a 121x181 pixeles. IV. BASE DE DATOS Una vez creadas las funciones de extensión.mex, se procedió a crear una base de datos que permitió evaluar el desempeño de los algoritmos de reconocimiento facial. La base de datos fue capturada utilizando un sensor Kinect, al que se le adaptó un conjunto de lentes Nikon para mejorar la captura en campo cercano. El sensor fue configurado en modo cercano (near_mode), y una resolución de imagen para profundidad y color de 480x640 pixeles. El Kinect fue situado a una altura de 99 cm, medida desde el piso hasta la base del sensor y una distancia de 93 cm, medida desde el lente hasta la pared. Para la captura de las imágenes, se emplearon fondos de color gris y blanco, no uniforme, con condiciones de iluminación no controladas. A los participantes, se les pidió que recostaran en lo posible su cabeza contra la pared. La base de datos está conformada por un total de 510 imágenes de 17 personas entre mujeres y hombres de diferentes edades. Estas imágenes incluyen las imágenes en color y las imágenes de profundidad entregadas por el sensor Kinect. Se tomaron 30 fotografías por persona (15 de profundidad y 15 de color), las cuales se capturaron teniendo las consideraciones de las Tablas 1 y 2. Figura 3. Imágenes muestra de la base de datos a color TABLA I. CONSIDERACIONES EN LA TOMA DE LA BASE DE DATOS PERSONAS CABELLO LARGO Fotos Condiciones 2 Cabello suelto, sin gafas, sin sombrero 3 Cabello suelto, con gafas, sin sombrero 3 Cabello suelto, con gafas, con sombrero 3 Cabello recogido, sin gafas, sin sombrero 3 Cabello recogido, con gafas, sin sombrero 1 Cabello recogido, con gafas, con sombrero TABLA II. CONSIDERACIONES EN LA TOMA DE LA BASE DE DATOS PERSONAS CABELLO CORTO Fotos Condiciones 3 Sin gorra, sin gafas, sin sombrero 3 Sin gorra, con gafas, sin sombrero 3 Sin gorra, con gafas, con sombrero 3 Con gorra, sin gafas, sin sombrero 3 Con gorra, con gafas, sin sombrero Las imágenes de profundidad corresponden al promedio de cuatro capturas secuenciales. Cabe destacar que el número de fotos por persona y el número de fotos por cada condición se eligió de forma arbitraria. En la Figura 3 y 4 Se pueden apreciar algunas imágenes de muestra de la base de datos, el recorte de las caras se hizo de forma manual centrando las imágenes de profundidad y color Figura 4. Imágenes muestra de la base de datos, se muestra la imagen de color y la correspondiente imagen de profundidad Para el proceso de entrenamiento se eligieron de la base de datos, 10 fotos de cada persona, y se dejaron 5 fotos para el proceso de validación. La elección de las imagines de entrenamiento se realizó de forma aleatoria.

4 V. RESULTADOS Para los algoritmos de reconocimiento se optó por emplear el método de eigenfaces que emplea análisis de componentes principales (PCA) para reducir dimensionalidad. Este método se implementó en Matlab y hace uso de la base de datos descrita en la sección anterior para efectos de entrenamiento y validación de resultados. En este artículo, para mostrar la utilidad de la información 3D, el sistema basado en PCA se entrenó con dos configuraciones. En la primera configuración las eigenfaces se obtienen a partir de las imágenes de color exclusivamente, y en la segunda configuración, las eigenfaces se obtienen a partir de la mezcla de la información de color y profundidad, es decir, incluyendo la información 3D. Para medir la precisión de la clasificación, se utilizaron los siguientes parámetros: Tasa de verdaderos (VP) es la proporción de casos que fueron identificados correctamente. Precisión es la proporción del número total de predicciones que eran correctas. Tasa de falsos (FP) es la proporción de casos negativos que fueron clasificados erróneamente como. Los resultados del entrenamiento empleando imágenes de color exclusivamente, es decir, los resultados para el algoritmo de eigenfaces y PCA usando una base de datos estándar se resumen en la Tabla 3 y Anexo A. TABLA III. ANÁLISIS MATRIZ DE CONFUSIÓN, ENTRENAMIENTO SOLO IMÁGENES DE COLOR Precisión 0,313 Tasa de verdaderos Tasa de falsos Alejandra 0,32 0,68 Álvaro 0,36 0,64 Ana 0,40 0,60 Any 0,28 0,72 Diego 0,32 0,68 Eider 0,32 0,68 German 0,36 0,64 Gloria 0,28 0,72 Jaime 0,24 0,76 Jhe 0,24 0,76 Ligia 0,36 0,64 Lina 0,28 0,72 Mary 0,28 0,72 Sara 0,28 0,72 Beatriz 0,36 0,64 Viki 0,32 0,68 Virginia 0,32 0,68 Para mejorar el desempeño de la clasificación se agregó la información de profundidad obtenida del sensor del Kinect. Los resultados de la clasificación se muestran en la Tabla 4 y Anexo B. TABLA IV. ANÁLISIS MATRIZ DE CONFUSIÓN, ENTRENAMIENTO SOLO IMÁGENES DE COLOR Y PROFUNDIDAD Precisión 0,541 Tasa de verdaderos Tasa de falsos Alejandra 0,60 0,40 Álvaro 0,52 0,48 Ana 0,52 0,48 Any 0,48 0,52 Diego 0,48 0,52 Eider 0,48 0,52 German 0,56 0,44 Gloria 0,52 0,48 Jaime 0,68 0,32 Jhe 0,56 0,44 Ligia 0,48 0,52 Lina 0,52 0,48 Mary 0,52 0,48 Sara 0,60 0,40 Beatriz 0,56 0,44 Viki 0,52 0,48 Virginia 0,60 0,4 VI. CONCLUSIONES De acuerdo a los resultados mostrados en las matrices de ponderación, se aprecia un pequeño aumento en la precisión y exactitud de la clasificación, aunque no lo suficiente para asegurar un proceso de clasificación exitosa. Esto puede haber sucedido por las diferentes interferencias en las condiciones y accesorios propuestos para el entrenamiento y las usadas al momento de comparar, pues ya se había mencionado que para la técnica utilizada, la debilidad era la reducción al momento de la identificación con distintos accesorios. Los resultados indican que el uso de las imágenes de profundidad aporta mayor información útil que puede mejorar el desempeño de técnicas de reconocimiento facial, como en este caso, el PCA y Eigenfaces. Pues por medio de las características de profundidad se realiza una mejor detección al momento de comparar las facciones representativas de cada una de las personas con las cuales se realizó el entrenamiento del sistema. Para mejorar la robustez del sistema de reconocimiento de rostros este proyecto pretende emplear otras técnicas diferentes a eigenfaces y PCA y comparar el desempeño de estas frente al uso de imágenes de color y profundidad conjuntamente. Dado que este artículo explora la implementación del sistema de reconocimiento de rostros empleando la SDK Kinect 1.0, se propone como trabajo futuro el uso de la nueva versión de la SDK del Kinect que ha sido

5 publicada a finales de Mayo. En la versión 1.5, se incluyen nuevas funciones para la generación descriptores 3D los cuales se perfilan como mejores características que el mapa de profundidad empleado en este trabajo. REFERENCIAS [1] Universidad Politécnica de Madrid, Ana Belén Moreno Díaz, licenciada en CC. Física, Reconocimiento Facial Automático mediante Técnicas de Visión Tridimensional.. Disponible en: [2] Instituto Tecnológico de Chihuahua, México, Pablo Rivas Pere, Reconocimiento Facial en Ambientes no Cooperativos., Disponible en: en_ambientes_no-cooperativos [3] Alexander Cerón Correa, Ingeniero de Sistemas, Universidad Nacional de Colombia, Análisis Comparativo de Descriptores de Forma 3D para Detección de Características Faciales, Disponible en: [4] Cristian Conde, Enrique Cabello, Verificación Biométrica Facial Mediante Información 2D y 3D, Disponible en: [5] Microsoft Comunity Content, Natural User Interface for Kinect for Windows, Disponible en: [6] Microsoft Comunity Content, Kinect for Windows Architecture ; Disponible en: [7] Image-Based Face Recognition Algorithms (Diciembre 12 de 2011), Disponible en: [8] M. Turk, A. Pentland, Eigenfaces for Recognition, Journal of Cognitive Neurosicence, Vol. 3, No. 1, pp , 1991 [9] MathWorks Product Documentation, C/C++ Source MEX-Files, Disponible en: [10] Microsoft Comunity Content, NuiInitialize, Disponible en: [11] Microsoft Comunity Content, Color Stream, Disponible en: [12] Microsoft Comunity Content, Depth Stream, Disponible en: [13] Microsoft Comunity Content, NuiShutdown, Disponible en: [14] Microsoft Comunity Content, Nui Image Stream Open, Disponible en: [15] Microsoft Comunity Content, Nui Image Stream Get Next Frame, Disponible en:

6 ANEXO A. MATRIZ DE CONFUSIÓN, ENTRENAMIENTO SOLO IMÁGENES DE COLOR. Predicción Alejandra Álvaro Ana Any Diego Eider German Alejandra Álvaro Ana Any Diego Eider German Gloria Actual Jaime Jhe Ligia Lina Mary Sara Beatriz Viki Virginia Gloria Jaime Jhe Ligia Lina Mary Sara Beatriz Viki Virginia ANEXO B. MATRIZ DE CONFUSIÓN, ENTRENAMIENTO SOLO IMÁGENES DE COLOR Predicción Alejandra Álvaro Ana Any Diego Eider German Gloria Jaime Jhe Ligia Lina Mary Sara Beatriz Viki Virginia Alejandra Álvaro Ana Any Diego Eider German Gloria Actual Jaime Jhe Ligia Lina Mary Sara Beatriz Viki Virginia

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