Detection and matching of facial marks in face images

• Fabiola Becerra-Riera ^[1] ; Annette Morales-González ^[1]
  1. [1] Advanced Technologies Application Center
• Localización: Revista Cubana de Ciencias Informáticas, ISSN-e 2227-1899, Vol. 10, Nº. 1, 2016
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Detección y correspondencia de marcas faciales en imágenes de rostros
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• Resumen
  • español

    Los soft biometrics (e.g. género, raza, marcas faciales) constituyen información complementaria en el proceso de reconocimiento de rostros. Si bien no son totalmente discriminativos por sí solos, estudios recientes han comprobado que pueden ser combinados con técnicas clásicas de reconocimiento facial para incrementar la eficacia de dicho proceso. Las marcas faciales, de manera particular, han demostrado ser útiles en la reducción de la búsqueda de la identidad de individuos, pese a no identificarlos unívocamente. Los sistemas basados en marcas faciales proporcionan evidencia aún más específica y significativa de la similitud entre rostros. En el presente trabajo se propone el empleo de marcas faciales (e.g. lunares, pecas, verrugas) en beneficio del reconocimiento. Para tales fines se implementó un algoritmo de detección automática de marcas faciales y se propusieron dos algoritmos de correspondencia de marcas: uno basado en Histogramas de Gradientes Orientados (HoG) para establecer la representación de las marcas y el otro en las intensidades de los píxeles contenidos en la región rectangular correspondiente a cada marca. Los resultados experimentales basados en un conjunto de 530 imágenes (265 sujetos) con marcas faciales anotadas manualmente, muestran que la combinación de técnicas clásicas de reconocimiento de rostros (e.g. LBP) con marcas faciales, aumenta la eficacia del proceso.

  • English

    Soft biometrics traits (e.g. gender, ethnicity, facial marks) are complementary information in face recognition. Although they are not fully distinctive by themselves, recent studies have proven that they can be combined with classical facial recognition techniques to increase the accuracy of the process. Facial marks, in particular, have proven useful in reducing the search for the identity of individuals, although they do not uniquely identify them. Facial marks based systems provide specific and more significant evidence about the similarity between faces. In this paper we propose the use of facial marks (e.g. moles, freckles, warts) to improve the face recognition process. To that end, we implemented an algorithm for automatic detection of facial marks and we proposed two matching algorithms: one based on Histograms of Oriented Gradients (HoG) to represent the marks and the other based on the intensities of the pixels contained in each mark bounding box. Experimental results based on a set of 530 images (265 subjects) with manually annotated facial marks, show that the combination of traditional face recognition techniques with facial marks, increases the accuracy of the process.