Dados do Trabalho

Título

ANALISE DO IMPACTO DE MODIFICAÇOES FACIAIS VOLUNTARIAS EM MODELOS DE APRENDIZAGEM PROFUNDA NO RECONHECIMENTO FACIAL

Introdução

Notoriamente, o processo de RecFac possui vários aspectos que influenciam sua acurácia, como pose, ruído e iluminação. Na medida que interferências na forma da face (ex.: cirurgias plásticas e procedimentos estéticos) vêm se tornando mais comuns, faz-se necessário entender seu impacto em todo o processo.

Objetivos

Avaliar a acurácia de nove modelos profundos de estado da arte (SOTA) de RecFac, em bases de imagens com e sem modificações faciais voluntárias, visando analisar o impacto quantitativo destas modificações. Ainda, desenvolver um conjunto de imagens (C2FPW), contendo imagens faciais públicas em diversos períodos da vida de 90 sujeitos que realizaram procedimentos voluntários.

Parte experimental

Foram selecionados conjuntos de imagens faciais que serão utilizados no trabalho: C2FPW e HDA. Definiu-se os modelos de detecção e reconhecimento que serão avaliados, utilizados em [1]. Por fim, com os resultados de cada base, avaliou-se a influência de procedimentos estéticos no reconhecimento facial na acurácia global.

Resultados e Discussões

A Tabela 1 apresenta resultados publicados dos modelos na base de imagens LFW, com baixa probabilidade de conter sujeitos que realizaram procedimentos estéticos. São apresentados também os resultados na base HDA, com fotos antes e depois de sujeitos que realizaram cirurgias plásticas, e na nova base C2FPW.
A base proposta (C2FPW) foi desenvolvida e será disponibilizada com os links públicos das imagens.

Conclusões

Os resultados apresentados na Tabela 1 sugerem que os modelos respondem de forma diferente em termos de robustez à alterações faciais voluntárias. O decaimento de desempenho na maioria dos modelos justifica um estudo mais aprofundado no impacto dessas modificações no reconhecimento, bem como na cautela do seu uso. Faz-se necessário o aprimoramento de técnicas capazes de detectar as alterações voluntárias nas imagens utilizadas nos exames periciais.

Referências e agradecimentos

[1] SERENGIL, S. I. serengil/deepface. Disponível em: <https://github.com/serengil/deepface>.
[2] RATHGEB, C. et al. Plastic Surgery: An Obstacle for Deep Face Recognition? Computer Vision and Pattern Recognition, 14 jun. 2020.

Palavras Chave

Reconhecimento Facial,Procedimentos Estéticos, Aprendizagem Profunda.

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Área

ICMedia