Por atributos

A abordagem de reconhecimento de faces por atributos é bastante intuitiva. Alguns dos métodos dessa categoria baseiam-se na construção de um vetor de características a partir de medidas de distância e ângulos entre pontos característicos da face, como cantos dos lábios, centro da boca, nariz, narinas, pupilas, pontos extremos dos olhos, sobrancelhas, orelhas, pontos do contorno do queixo, etc. e combinações dessas medidas [Cox et al., 1995]. Esses métodos também são aplicados a imagens de faces de perfil, em que os pontos característicos são, por exemplo, a ponta do nariz, o ponto entre os lábios, a sobrancelha, a testa, o queixo e o pescoço (vide figura 4.2). A vantagem do reconhecimento a partir de perfis está no uso de informações que não ficam disponíveis em imagens frontais bidimensionais, como o tamanho do nariz e do papo, além do fato de não ser difícil extrair esses pontos quando o fundo é uniforme.

.6PERFIL.eps Exemplos de pontos importantes para o reconhecimento a partir de imagens de perfil.

O reconhecimento de faces por atributos, em geral, é feito através do uso de um sistema de reconhecimento de padrões, podendo ser, por exemplo, estatístico ou por redes neurais. Os vetores obtidos são usados para formar o espaço de características. Com a ausência de detectores automáticos de pontos característicos da face, muitos autores utilizaram operadores humanos nos trabalhos primordiais. Alguns dos métodos automáticos de extração desses pontos baseiam-se em contornos. Também podem ser considerados como abordagens locais os sistemas de reconhecimento que utilizam informações como projeções horizontais dos mapas de bordas binários (verticais e horizontais) de imagens de face ou de partes da face, como nariz e boca [Brunelli and Poggio, 1993]. É muito comum utilizar o reconhecimento por atributos para imagens de pessoas de perfil. O uso de energia de curvatura do contorno do perfil como forma de extração do vetor de características também é uma abordagem baseada em atributos. A vantagem de abordagens locais é a invariância à translação, à escala e à rotação no plano (caso sejam efetuadas normalizações), e a desvantagem está nos problemas ocasionados com alterações devido a expressões faciais e a rotações em profundidade.