ArticlePDF Available

Figures

No caption available
… 
Content may be subject to copyright.
Kawulok M, Celebi ME, Smolka B. Advances in Face Detection and Facial Image Analysis
Rev Bras Odontol Leg RBOL; 2018: 5(1):103-107 103
_______________________________________________________________
Revista Brasileira de Odontologia Legal RBOL
_______________________________________________________________
Revisão de Livro Book Review
TÍTULO: ADVANCES IN FACE DETECTION AND FACIAL IMAGE ANALYSIS
Organizadores: Kawulok M, Celebi ME, Smolka B.
Editora: Springer.
Ano (Edição/Páginas): 2016 (1ª edição/434p)
Linguagem: inglês.
_______________________________________________________________
Revisado por:
Rosane Pérez Baldasso. Mestre em Odontologia Legal. Perita Criminal do Instituto-
Geral de Perícias do RS e Professora do Departamento de Odontologia Legal, Associação
Brasileira de Odontologia/RS, Brasil. rosanebaldasso@gmail.com.
Mário Marques Fernandes. Doutor em Odontologia Legal. Professor do Departamento
de Odontologia Legal, Associação Brasileira de Odontologia/RS, Brasil. mario-mf@live.com.
DOS ORGANIZADORES
Esta obra tem o primeiro e terceiro
organizadores com vínculo pela
Universidade Tecnológica da Silésia, na
Província de Gliwice situada ao sul da
Polônia, mais especificamente na Área da
Controle Automatizado, Eletrônica e
Ciências da Computação. o segundo
organizador vincula-se a Área de Ciências
da Computação da Universidade Estadual
de Louisiana em Shreveport, Sede da
região de Caddo, ao norte do Estado da
Louisiana/EUA. Os capítulos possuem
diferentes autores, conforme convite dos
organizadores do livro.
REVISÃO DA OBRA
A obra analisada encontra-se na
sua primeira edição, datada de 2016
(Figura 1), podendo ser considerada uma
ferramenta extremamente útil e atualizada
para melhor compreensão do processo de
Reconhecimento Facial.
A revisão conduziu o texto
seguindo o próprio prefácio, teorizando que
a detecção e confronto automatizado de
imagens visando o reconhecimento facial
vem se tornando um amplo campo de
pesquisa a nível mundial, incluindo o Brasil
como veremos adiante.
Uma série de rotinas
computacionais estão surgindo a cada ano
visando melhorar a precisão da detecção
facial, aumentando, assim, a diversidade
de aplicações de análise da face humana.
Novas direções de pesquisa
incluem, também, o reconhecimento da
dinâmica facial, sustentado pela análise de
comportamento.
Figura 1 Capa do livro, exemplar pertencente
aos autores desta revisão.
ISSN 2359-3466
http://www.portalabol.com.br/rbol
Baldasso RP, Fernandes MM
Rev Bras Odontol Leg RBOL; 2018: 5(1):103-107 104
Nesse caminho, o livro teve como
objetivo principal mostrar os avanços mais
promissores nesta área de trabalho,
mostrando detalhes interessantes, práticos
e úteis para as lides forenses.
A obra se encontra dividida em
cinco blocos (conforme o Quadro 1),
iniciando-se sobre a detecção de face e
ajuste de iluminação.
Quadro 1 Apresenta, didaticamente, as
divisões do livro e seu respectivo conteúdo.
Segmentação da Obra
Parte 1 - Detecção de face e ajuste de
iluminação (Capítulos de 1 a 3);
Parte 2 - Reconhecimento de expressão
facial (Capítulos de 4 a 6);
Parte 3 - Reconhecimento Facial
propriamente dito (Capítulos de 7 a10);
Parte 4 - Análise facial propriamente dita
(Capítulos de 11 a14);
Parte 5 - Dificuldade de marcação dos
pontos dos olhos e reconhecimento de
direção do olhar (Capítulo 15).
Na parte 1, capítulo 1, intitulado “A
Deep Learning Approach to Joint Face
Detection and Segmentation”, os autores
propõe um novo algoritmo para detectar
faces usando uma combinação multiescala
com vetores de suporte, sendo as faces
detectadas e analisadas utilizando os
modelos modificados de formas ativas,
diferente da detecção e análise sequencial
usual. O método é testado com sucesso
em duas bases de dados conhecidas:
Multiple Biometric Grand Challenge
(MBGC) e Labeled Faces in the Wild
(LFW). No capítulo 2 “Face Detection
Coupling Texture, Color and Depth Data”,
os autores demonstram como combinar
vários detectores de face (sendo a
percepção da região da face questionada
considerando seu tamanho em unidades
métricas o critério mais simples apontado),
maximizando o número de verdadeiros
positivos apontados pelo sistema e,
consequentemente, reduzindo falsos
positivos no processo de detecção de
faces. Embora seja sabido que um conjunto
de detectores aumenta a taxa de detecção
ao custo de maior falsos positivos, os
autores discutem várias técnicas de
filtragem para manter a taxa de falsos
positivos baixa. Ainda, disponibiliza seu
MATLAB code no endereço eletrônico:
http://www.dei.unipd.it/node/2357.
Fechando a parte 1, no terceiro
capítulo "Lighting Estimation and
Adjustment for Facial Images”, os autores
apresentam um algoritmo de estimativa de
iluminação para imagens faciais únicas
(propõe modelo estatístico para
reconstrução) e um de ajuste para
sequências de imagens presentes em
vídeos (propõe um algoritmo de otimização,
que minimiza a diferença entre imagens
sucessivas), pois consideram ser esta
variação da iluminação um fator dificultador
significativo na detecção visando o
reconhecimento facial.
Realmente, a iluminação é um dos
fatores que dificultam a percepção para
marcações (assim como diferenças de
incidências, por exemplo). A análise
comparativa de imagens faciais para fins
de identificação humana é um processo
cada vez mais requisitado aos órgãos
policiais e periciais do mundo.
Uma das metodologias utilizadas
para o levantamento das informações
faciais consiste na utilização de pontos
anatômicos de referência, denominados de
pontos fotoantropométricos. A partir
desses pontos, relações faciais, como
medidas, ângulos e índices, podem ser
estabelecidas e comparadas. Porém, uma
restrição desta técnica diz respeito a
variabilidade de marcação de tais pontos,
resultante, entre outros, dos diversos
registros faciais decorrentes de fatores
externos, como iluminação, incidência e
distância focal da câmera. As
características faciais são dinâmicas,
mutáveis e facilmente alteradas por uma
série de diferentes fatores, sejam eles
físicos (como a idade, o peso e a presença
de lesões ou doenças) ou extrínsecos
(como a iluminação, a distância focal da
câmara ou o ângulo da cabeça). Para que
as características faciais sejam utilizadas
para apoiar uma identificação facial
confiável, faz-se necessário a consideração
da variabilidade decorrente desses fatores
na conclusão pericial acerca da
compatibilidade das imagens analisadas1.
Na sequência, a segunda parte
também composta de três capítulos,
aborda o reconhecimento automatizado da
expressão facial.
No capítulo “Advances, Challenges,
and Opportunities in Automatic Facial
Expression Recognition”, os autores
apresentam seus estudos em
reconhecimento automatizados de
expressão facial, apresentando três
abordagens para detecção de expressões
Kawulok M, Celebi ME, Smolka B. Advances in Face Detection and Facial Image Analysis
Rev Bras Odontol Leg RBOL; 2018: 5(1):103-107 105
faciais que são comumente adotadas,
revisam as técnicas existentes, com
aplicação de algoritmos, e descrevem os
desafios ligados às variações e aspectos
relacionados às expressões faciais,
levando em consideração aspectos
psicológicos, computacionais e de
aprendizado. Apontam como prósperas as
pesquisas no campo de análise das
expressões faciais, minimizando-as como
fator dificultador do método.
Posteriormente no capítulo
Exaggeration Quantified: AnIntensity-Based
Analysis of Posed Facial Expressions”, os
autores apresentam estudos sobre a
detecção de expressões faciais forçadas,
diferenciando-as das expressões
espontâneas. Ainda, apresentam um
método que determina o tipo de expressão
e, em seguida, o classifica como forçada ou
espontânea usando uma análise de vetores
(descritores geométricos), visando
quantificar a intensidade das expressões
faciais através da estimativa do “exagero”.
No capítulo “Method of Modelling
Facial Action Units Using Partial Differential
Equations”, os autores expõem um método
de representação das expressões faciais
humanas em três dimensões usando
equações diferenciais.
O confronto entre faces com
expressões faciais distintas é um fator
dificultador do processo de reconhecimento
automatizado, podendo gerar falsos
negativos. O estudo das variações faciais
decorrentes de fatores relacionados a
aquisição da imagem pode melhorar o
entendimento pericial de quanto uma
mesma face pode erroneamente parecer
distinta2.
Na sequência, a obra dispõe quatro
capítulos sobre Reconhecimento Facial
propriamente dito.
No capítulo “Trends in Machine and
Human Face Recognition”, os autores
apresentam a base do reconhecimento
automatizado, bem como os avanços nas
pesquisas de reconhecimento não
automatizado (baseados na percepção
humana), seguindo para uma discussão
sobre os fatores mais importantes a serem
considerados no que diz respeito à
variação de faces, como direção de
iluminação e expressão facial, que muitas
vezes dificultam o mecanismo de
reconhecimento automatizado. Por fim, o
capítulo apresenta uma discussão bastante
interessante sobre a percepção humana,
contrastando com o reconhecimento
automatizado.
No capítulo “Labeled Faces in the
Wild: A Survey”, os autores discorrem
sobre os avanços nas suas pesquisas,
apresentando resultados de 99,63% em
reconhecimento automatizado, estimulando
pesquisadores a desenvolver novos
algoritmos a serem utilizados no
reconhecimento facial.
No capítulo “Reference-Based
Pose-Robust Face Recognition”, os autores
introduzem uma nova estrutura de
reconhecimento de face baseada em
referências, com vários descritores (por
exemplo, padrões binários), ao invés de
comparar diretamente a um banco de
imagens, mantendo, assim, uma dimensão
fixa, ou “padrão”, no processo de confronto
entre imagens faciais.
No capítulo " On the Importance of
Frame Selection for Video Face
Recognition", os autores apontam a
importância da seleção de quadros em
imagens dinâmicas (análise que está se
tornando bastante frequente com o
crescente número de câmeras de
vigilância), fornecem um breve
levantamento das técnicas existentes e
apresentam um algoritmo de seleção de
quadros, afastando da seleção “intuitiva”
realizada pelo operador. Os autores
demonstram o desempenho do algoritmo
proposto na base de dados Point-and-
Shoot-Challenge.
O bloco de capítulos supra referido,
no entendimento dos revisores, é o que
mais se aproxima da realidade prática
pericial. Com o passar dos anos,
evidenciou-se um expressivo aumento nas
demandas de exames em fotografias e
vídeos nos serviços policiais e periciais do
Brasil e do mundo, fruto da massificação
dos dispositivos digitais de captura de
imagens. Por conta de tal fenômeno,
tornaram-se cada vez mais frequentes as
situações em que as investigações policiais
são fortemente suportadas por registros de
vídeo, onde as imagens captadas são os
únicos ou principais vestígios capazes de
vincular um suspeito a uma cena de crime3.
A parte quarta da obra conduz a
quatro capítulos voltados para a análise
facial propriamente dita. Dentro o capítulo
“Modeling of Facial Wrinkles for
Applications in Computer Vision” os autores
abordam a análise de faces humanas
envelhecidas. Os autores enfocam as
rugas faciais, classificadas como
descontinuidades sutis ou textura de pele
não homogênea. Eles revisam os recursos
da imagem que podem ser usados para
Baldasso RP, Fernandes MM
Rev Bras Odontol Leg RBOL; 2018: 5(1):103-107 106
capturar os gradientes de intensidade
causados por rugas faciais no contexto de
aplicações, como estimativa de idade,
simulação de progressão de idade e
reconhecimento facial ao longo do
envelhecimento.
No capítulo " Communication-Aid
System Using Eye-Gaze and Blink
Information", os autores apresentam um
sistema projetado para rastrear o olhar,
visando ser operado exclusivamente
através dos movimentos dos olhos do
usuário. Descrevem um método para
classificar o piscar dos olhos, o que permite
a detecção de piscadas voluntárias e
involuntárias. Os sistemas de auxílio à
comunicação nos quais as soluções
propostas podem ser utilizadas são
também discutidos.
No capítulo “The Utility of Facial
Analysis Algorithms in Detecting
Melancholia”, os autores apresentam uma
visão geral dos algoritmos de
processamento e análise de imagens
visando a detecção e diagnóstico de
transtornos depressivos através das
expressões faciais. Os autores enfocam
particularmente na diferenciação da
melancolia das demais condições não
melancólicas.
No capítulo “Visual Speech Feature
Representations: Recent Advances”, os
autores apresentam as pesquisas mais
recentes no campo do reconhecimento
visual de fala (VSR), desenvolvido para
fornecer uma solução alternativa visando
melhorar o reconhecimento, uma vez que a
informação visual é particularmente
importante em muitas aplicações onde os
sinais acústicos são corrompidos por ruídos
ambientais. Os sistemas VSR podem ser
aplicados em ambientes ruidosos, onde o
reconhecimento pode ser impulsionado
pela fusão de áudio e da imagem.
Observa-se nos textos a ênfase na
automatização da subjetividade e
percepção. Neste sentido, é relevante
esclarecer que a face também mostra
sinais de envelhecimento, como alterações
de forma, modificações nos tecidos moles,
perda da elasticidade e flacidez, sendo
que, o envelhecimento do rosto adulto varia
de acordo com a composição genética,
ancestralidade, sexo, estilo de vida e
fatores ambientais, ao invés de seguir um
padrão relativamente previsível de
crescimento e desenvolvimento4,5.
Inúmeras mudanças ocorrem na
face como resultado do envelhecimento e
por ação gravitacional. Ainda, podem
somar-se a estas as alterações de peso, as
quedas capilares, as perdas dentárias,
além de alterações relacionadas ao estilo
de vida, hereditariedade e condições de
saúde6. Já na parte derradeira, o capítulo
intitulado “Extended Eye Landmarks
Detection for Emerging Applications”
finaliza o volume, expondo a dificuldade de
marcação dos pontos dos olhos (centros,
cantos e margens) e reconhecimento de
direção do olhar no contexto do
reconhecimento por meio de aplicativos.
Várias abordagens são descritas e
amplamente testadas em vários bancos de
dados de imagens e comparados com
métodos de última geração.
Neste sentido, em que pese o livro
versar sobre marcações automatizadas, o
controle do operador pode se fazer
necessário em muitas situações, pois,
conforme relatado pelos autores nos
capítulos acima, variações podem dificultar
o “reconhecimento” e marcação dos
pontos, pois as imagens que são
submetidas para análise dificilmente se
encaixam em um padrão ideal de captação.
Finalizando, cumpre esclarecer aos
interessados no assunto que essa
importante obra apresenta o contexto
histórico e atual do Reconhecimento Facial,
com perspectivas de desenvolvimento
futuro. Importante salientar que o termo
Reconhecimento Facial referenciado nesta
obra remete a métodos automatizados que
utilizam algoritmos matemáticos
objetivando uma busca relativamente
rápida para localizar, dentro de um banco
de dados conhecido, uma face
questionada, sendo atualmente utilizados
em locais de grande concentração de
indivíduos, como estádios de futebol,
estações rodoviárias e aeroportos.
Relevante diferenciar do exame de
Comparação Facial visando a identificação
facial por imagens, técnica cada vez mais
presente nos organismos policiais e
periciais, garantindo a objetividade,
reprodutibilidade e confiabilidade de
análises faciais sobre imagens. Neste,
profissionais treinados confrontam a
imagem questionada com a imagem do(s)
suspeito(s), buscando observar forma e a
disposição das estruturas faciais, além de
elementos individualizadores, como marcas
(manchas, pintas, sinais), alterações faciais
(cicatrizes, tatuagens), linhas e sulcos,
entre outros; na exposição dos resultados,
elencam-se as convergências e/ou
Kawulok M, Celebi ME, Smolka B. Advances in Face Detection and Facial Image Analysis
Rev Bras Odontol Leg RBOL; 2018: 5(1):103-107 107
divergências entre as imagens das faces
confrontadas.
Atualmente, fortes grupos de
pesquisa atuam nestas áreas de
conhecimento, visando estabelecer rotinas
em busca da excelência e confiabilidade
das técnicas, como no projeto de pesquisa
intitulado “Análise de parâmetros faciais na
população brasileira com finalidade forense
a partir de banco de imagens em norma
frontal”, segmento da proposta aprovada no
âmbito do edital nº 25/2014 da CAPES7,
intitulada “Antropologia Forense aplicada à
realidade do Brasil: Desenvolvimento,
aprimoramento e validação de
metodologias e protocolos de exames em
antropologia, medicina e odontologia
forenses.” Também chamado de PRO-
FORENSES, representa um marco no
desenvolvimento das Ciências Forenses no
Brasil, uma vez que foi primeiro
instrumento da CAPES especificamente
voltado para o fomento de tal campo do
conhecimento, que vem assumindo
relevância cada vez maior no cenário
nacional e internacional, possibilitando a
produção científica e a formação de
recursos humanos aplicados aos setores
responsáveis pela produção e
aprimoramento da “prova técnica”,
contribuindo, assim, para o
desenvolvimento e a consolidação dessa
importante área de pesquisa no Brasil.
REFERÊNCIAS
1. Burton AM, Jenkins R, Schweinberger SR.
Mental representations of familiar faces.
British Journal of Psychology. 2011;
102(4): 94358.
2. Burton AM, Bruce V, Hancock PJB. From
pixels to people: A model of familiar face
recognition. Cognitive Science. 1999;
23(1): 131.
3. Wilkinson C, Rynn C. Craniofacial
identification. Cambridge: Cambridge
University Press; 2012.
4. Albert AM, Ricanek K, Patterson E. A
review of the literature on the aging adult
skull and face: Implications for forensic
science research and applications.
Forensic Sci Int. 2007;172(1):1-9.
5. Machado CEP, Flores MRP, Lima LNC,
Tinoco RLR, Franco A, Bezerra ACB, et al.
A new approach for the analysis of facial
growth and age estimation: Iris ratio. PLoS
ONE. 2017; 12(7):e0180330.
https://doi.org/10.1371/journal.
pone.0180330
6. Taylor KT. Forensic art and illustration.
Boca Raton: CRC Press; 2000.
7. CAPES. Edital 25/2014. Disponível em:
http://www.capes.gov.br/bolsas/programas-
especiais/programa-ciencia-forenses-pro-
forenses.
Article
Full-text available
In forensic practice, facial recognition has been discussed and subjected to many questions in recent years. This fact is due to technological advances and consequent increase in the demand for imaging examinations by the police and forensic agencies. In the international context, the Facial Identification Scientific Working Group (FISWG) coordinates a constant debate on the subject and points to the limitations and application of the techniques. The aim of this review is to interpret and synthesize the content of the documents made available by the FISWG,introducing the theme to those who are starting in the practice of facial recognition. The documents comprise a full construction of knowledge that begins in the contextualization of the technique, presentation of a code of ethics, standardization of nomenclature and anatomical areas of interest, characteristics of training, communication and indication of factors that influence the process, such as age and image distortions. Being the area of interest of Legal Dentistry, professionals of this specialty can and should be prepared to practice expertise of this nature O reconhecimento facial na prática pericial tem sido discutido e submetido a muitos questionamentos nos últimos anos. Esse fato decorre do avanço tecnológico e consequente aumento da demanda dos exames em imagens nos organismos policiais e periciais. No contexto internacional, o Facial Identification Scientific Working Group (FISWG) coordena um debate constante sobre o tema e aponta para as limitações e aplicação das técnicas envolvidas. O objetivo dessa revisão é de interpretar e sintetizar o conteúdo dos documentos disponibilizados pelo FISWG, introduzindo o tema àqueles que estão iniciando na prática do reconhecimento facial. Os documentos compreendem toda uma construção de conhecimento que se inicia na contextualização da técnica, apresentação de um código de ética, a padronização da nomenclatura e áreas anatômicas de interesse, características do treinamento, comunicação e indicação de fatores que influenciam no processo, tais como a idade e distorções de imagens. Sendo a área de interesse da Odontologia Legal, os profissionais dessa especialidade podem e devem estar preparados para exercer perícias dessa natureza.
Article
Full-text available
The study of facial growth is explored in many fields of science, including anatomy, genetics, and forensics. In the field of forensics, it acts as a valuable tool for combating child pornography. The present research proposes a new method, based on relative measurements and fixed references of the human faceÐspecifically considering measurements of the diameter of the iris (iris ratio)Ðfor the analysis of facial growth in association with age in children and sub-adults. The experimental sample consisted of digital photographs of 1000 Brazilian subjects, aged between 6 and 22 years, distributed equally by sex and divided into five specific age groups (6, 10, 14, 18, and 22 year olds ± one month). The software package SAFF-2D® (Forensic Facial Analysis System, Brazilian Federal Police, Brazil) was used for positioning 11 landmarks on the images. Ten measurements were calculated and used as fixed references to evaluate the growth of the other measurements for each age group, as well the accumulated growth (6±22 years old). The Intraclass Correlation Coefficient (ICC) was applied for the evaluation of intra-examiner and inter-examiner reliability within a specific set of images. Pearson's Correlation Coefficient was used to assess the association between each measurement taken and the respective age groups. ANOVA and Post-hoc Tukey tests were used to search for statistical differences between the age groups. The outcomes indicated that facial structures grow with different timing in children and adolescents. Moreover, the growth allometry expressed in this study may be used to understand what structures have more or less proportional variation in function for the age ranges studied. The diameter of the iris was found to be the most stable measurement compared to the others and represented the best cephalometric measurement as a fixed reference for facial growth ratios (or indices). The method described shows promising potential for forensic applications, especially as part of the armamentarium against crimes involving child pornography and child abuse.
Book
The promotion of CCTV surveillance and identity cards, along with ever heightened security at airports, immigration control and institutional access, has seen a dramatic increase in the use of automated and manual recognition. In addition, several recent disasters have highlighted the problems and challenges associated with current disaster victim identification. Discussing the latest advances and key research into identification from the face and skull, this book draws together a wide range of elements relating to craniofacial analysis and identification. It examines all aspects of facial identification, including the determination of facial appearance from the skull, comparison of the skull with the face and the verification of living facial images. With sections covering the identification of the dead and of the living, it provides a valuable review of the current state of play along with the latest research advances in this constantly evolving field.
Article
The Foundation Introduction to Forensic Art and Illustration A History of Forensic Art The Human Face Drawing the Human Face Finding and Identifying the Living The Interview Composite Imagery Age Progression: Growth Age Progression: Aging Image Assessment and Modification Identifying the Dead Postmortem Drawing Skull Protection and Preparation for Reconstruction Two-Dimensional Facial Reconstruction from the Skull Three-Dimensional Facial Reconstruction on the Skull Methods of Superimposition Additional Responsibilities Professional Ethics and Conduct Printing and Graphics Reproduction Dealing with the News Media The Forensic Artist in Court Summary Index
Article
Research in face recognition has largely been divided between those projects concerned with front-end image processing and those projects concerned with memory for familiar people. These perceptual and cognitive programmes of research have proceeded in parallel, with only limited mutual influence. In this paper we present a model of human face recognition which combines both a perceptual and a cognitive component. The perceptual front-end is based on principal components analysis of face images, and the cognitive back-end is based on a simple interactive activation and competition architecture. We demonstrate that this model has a much wider predictive range than either perceptual or cognitive models alone, and we show that this type of combination is necessary in order to analyse some important effects in human face recognition. In sum, the model takes varying images of “known” faces and delivers information about these people.
Article
The Bruce and Young (1986) framework makes a number of important distinctions between the types of representation needed to recognize a familiar face. Here, we return to these, focussing particularly on face recognition units. We argue that such representations need to incorporate idiosyncratic within-person variability, asking questions such as 'What counts as a picture of Harrison Ford?'. We describe a mechanism for achieving this, and discuss the relation between image variability and episodic face memories, in the context of behavioural and neurophysiological data.
Article
This paper is a summary of findings of adult age-related craniofacial morphological changes. Our aims are two-fold: (1) through a review of the literature we address the factors influencing craniofacial aging, and (2) the general ways in which a head and face age in adulthood. We present findings on environmental and innate influences on face aging, facial soft tissue age changes, and bony changes in the craniofacial and dentoalveolar skeleton. We then briefly address the relevance of this information to forensic science research and applications, such as the development of computer facial age-progression and face recognition technologies, and contributions to forensic sketch artistry.