Detecção e reconhecimento de faces distorcidas por artefatos de compressão
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Abstract
Face recognition systems allow several applications, such as access control, biometric identification and surveillance. A study is presented on the resilience of facial detectors and facial regognition methods to faces distorted by compression artifacts. The JPEG, JPEG2000, H.264 / AVC and HEVC compression standards are used. For face recognition, two algorithms are studied: LBP and PCA. This work proposes a combination of two versions of the Viola-Jones detector to mitigate the occurrence of false positives. Another contribution of this work is the use of original and coded sequences of images / videos, as well as the use of traditional face datasets for face detection and recognition. The results show that the LBP method outperforms the PCA method, as the LBP is more robust to the changes imposed by the coding artifacts since it analyzes the textures of the images
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