Vídeo

Até 1995, a pesquisa em sistemas de reconhecimento baseada em seqüências de vídeo estava começando a se desenvolver. Alguns testes com seqüências de vídeo realizados apenas para mostrar vários resultados de classificação, como em [33], em que, para cada quadro, foi feito um teste de classificação individual para comparar o método baseado em eigenfaces com o de combinação de grafos em seqüências com variação de expressão facial. Além disso, alguns pesquisadores empregavam seqüências temporais para integrar as informações estáticas da câmera com sons de sílabas. Esses sistemas possuíam dois módulos: o de vídeo, o qual capturava apenas um quadro para efetuar o reconhecimento empregando algum método comum; e o de audio, que normalmente utiliza informações da freqüência da voz do indivíduo para efetuar o reconhecimento. Os resultados de classificação eram combinados obtendo uma taxa de reconhecimento melhor que a dos sistemas isolados. Como exemplos de métodos dessa abordagem, tem-se os que estão descritos em [34,35]. Com o surgimento de métodos eficientes de detecção e rastreamento de pessoas, juntamente com o uso de treinamento com faces em diversas orientações, existem sistemas melhores de reconhecimento de faces em seqüências de vídeo com procedimentos de escolha de ``bons'' quadros das seqüências [36]. Porém, até o presente momento não há um sistema conhecido de reconhecimento ou categorização em seqüências de vídeo bem conhecido que realmente aproveite o movimento para extrair informações extras, como movimentos que possam caracterizar pessoas (gait). Em [37], há um estudo psicofísico que mostra que informações a respeito do jeito das pessoas andarem também podem ser utilizadas para indentificá-las quando a imagem da face não tiver qualidade suficiente ou estiver ocluída. Por outro lado, a pesquisa em reconhecimento de gestos (de cabeça [16] e de mão), bem como a de reconhecimento de movimentos do corpo, como danças e interpretações dramáticas está se desenvolvendo muito rapidamente e com resultados bastante promissores, mas não foi aplicada para identificação.