O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFPE promove na próxima segunda-feira (19), às 10h, a defesa da dissertação do discente João Otávio Brandão Antunes de Lucena. A pesquisa tem como tema “Realidade Aumentada Aacial Usando Rastreamento de Características Naturais” e foi conduzida sob orientação da professora Veronica Teichrieb (UFPE) e coorientação do professor João Paulo Silva do Monte Lima (Departamento de Computação/UFRPE). 

A defesa de João Otávio ocorrerá no auditório do Centro de Informática. A banca examinadora contará com os professores Silvio de Barros Melo (UFPE/CIn), Valmir Macário Filho (Departamento de Computação/UFRPE) e João Paulo Silva do Monte Lima(Departamento de Computação/UFRPE).

Resumo

A realidade aumentada é uma forma de realidade virtual que permite a adição de informações virtuais no mundo real por meio de sensores (como câmeras de vídeo). Pesquisas avançadas incluem o uso de dados em rastreamento de movimento, reconhecimento de marcadores (como códigos 2D) e construção de ambientes controlados contendo sensores e atuadores. Em contrapartida, algoritmos de detecção e rastreamento de características naturais – em tempo real – tornaram-se, há algum tempo, técnicas amplamente utilizadas e eficientes, como uma alternativa para o sensoriamento de cenários do mundo real. O rastreamento de faces é um exemplo. Rastrear pontos de interesse da face, a pose da cabeça e expressão facial permite o desenvolvimento de aplicações robustas em áreas como animação, jogos, entretenimento, acessórios, maquiagem, entre outras, sem a necessidade de rastrear qualquer objeto que não seja natural. Nesse contexto, as abordagens mais recentes buscam realizar o alinhamento e rastreamento facial 3D por meio de técnicas de aprendizagem de máquina, como redes neurais convolucionais (CNN) e redes neurais convolucionais profundas (DCNN). Tais técnicas são combinadas com algoritmos de reconstrução facial baseados em modelos ou malhas 3D com o objetivo de se obter uma modelagem simultânea da cabeça, em 3D, e captura das expressões faciais, em tempo real, gerando o aumento de faces. Contudo, algoritmos existentes no estado da arte ainda assim apresentam algumas falhas devido à negligência em algumas etapas do processo, tanto no rastreamento quanto na reconstrução facial. Sendo assim, esta dissertação visa uma avaliação das recentes técnicas de rastreamento e modelagem facial 3D com a finalidade de propor melhorias e refinamentos. Para tal, foram implementadas algumas abordagens utilizando imagens RGB e reconhecimento facial e, por fim, foi selecionada uma técnica baseada em imagens de câmeras RGB-D e malha 3D genérica, desprovida de treinamento e/ou pré escaneamento da face. Posteriormente, foram desenvolvidas melhorias nas etapas de rastreamento e filtragem dos detalhes faciais, visando incrementar a qualidade nas etapas de cálculo da pose e modelagem facial, sem afetar o desempenho do algoritmo. Então, foram criados vários cenários para avaliação dos resultados, com movimentos de rotação, inclinação lateral, extensão e flexão da cabeça, bruscos e não bruscos. Nestes cenários, os métodos propostos resultaram em claras melhorias na qualidade do alinhamento da malha 3D com a face 2D, na captura das expressões faciais e na eliminação de más deformações no modelo da face reconstruído. Outras melhorias foram identificadas nos quesitos de tolerância a falhas e robustez do algoritmo.