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| Acadêmico(a): Tarcísio de Souza Neto |
| Título: Protótipo para Tratamento de Imagens Faciais Raster 2D, para Gerar a Imagem 3D |
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| Introdução: |
| Quando foram criados, os computadores eram utilizados para calcular e imprimir números, desde então a utilização se diversificou muito. Nos últimos anos, com o surgimento de novas tecnologias, a utilização das funções gráficas se tornou indispensável para profissionais de diversas áreas (Brown, 1995). Com a necessidade da utilização de funções gráficas, cresceu muito o estudo da Computação gráfica que é a área da ciência da computação que estuda a aquisição (síntese), manipulação (processamento) e interpretação (análise) de imagens por meio de computadores. Para ser possível manipular ou interpretar estas imagens é necessária a utilização de alguma técnica de armazenamento e especificação das figuras, que torne possível sua visualização em algum dispositivo computacional (Persiano, 1989) e (Banon, 1989). Recentemente, entre as técnicas de tratamento de imagens pode-se citar as técnicas voltadas a tratamento de imagens faciais, que receberam atenção considerável, particularmente nos campos de visualização computacional e comunidades de processamento de sinal. Um problema importante é como criar um modelo 3D de um indivíduo específico (Ho, 2000). Segundo Huang (1996), em telecomunicações visuais e teleconferência as faces humanas são a parte principal nas cenas. Tem-se então a idéia principal, que é construir um modelo para faces humanas em 3D. Um dos problemas básicos é como criar um modelo facial 3D de uma pessoa em particular usando várias imagens faciais 2D. Foram desenvolvidos vários algoritmos de modelagem automática, sendo que estes conseguiram resolver algumas limitações bastante difíceis. Outros algoritmos tentam achar características faciais usando minimização de esforço em splines, como snakes e modelos deformados. Eles normalmente assumem posições iniciais conhecidas das características faciais. Existe também um algoritmo genético para modelagem de faces chamado FGPFM, que modela a partir de uma imagem de face descalibrada, e também toma como parâmetro um modelo facial genérico flexível (Ho, 2000). Uma das partes que merece uma atenção considerável no desenvolvimento de técnicas de modelagem facial refere-se ao processo de aquisição de imagens, que consiste em transformar as imagens reais em imagens digitais. Este processo é feito através de dispositivos de entrada gráfica. De acordo com o tipo e destinação da imagem, os dispositivos de entrada gráfica podem ser classificados como vetoriais ou raster (matriciais) (França Neto, 1998). Segundo Celani (1997) e Lindley (1991) existem duas grandes categorias de imagens: as de formato vetorial, que pode ser entendido como uma representação esquemática da realidade, formada a partir do desenho sucessivo de inúmeras linhas; e as de formato raster que pode ser entendido como uma matriz retangular de pontos coloridos chamados pixel em 2D e voxel em 3D, que quando observados a uma distância apropriada, apresentam uma aceitável representação da realidade. Pixel é cada ponto (x, y) da figura, com os seus atributos (cor, luminância etc). Voxel é um objeto geo-espacial tridimensional que representa a mais pequena unidade de um volume, sendo o equivalente tridimensional do pixel. A imagem gráfica com formato raster (2D/3D) é a mais comum tecnologia de representação de imagens em uso hoje, pois torna possível simular os efeitos de cor, luz e sombra nos objetos realísticos e permite manipular o menor detalhe da figura. Um arquivo raster pode ser considerado como sendo uma matriz cujos índices de linhas e de colunas identificam um ponto na imagem, e o correspondente valor do elemento da matriz identifica a cor naquele ponto. As figuras normalmente especificadas por este meio são imagens captadas através de dispositivos de entrada gráfica (scanners, câmeras de vídeo etc.) para serem modificadas através da aplicação de técnicas de manipulação de suas características originais. A esta manipulação chama-se de processamento de imagens (Persiano, 1989). Os dispositivos de entrada raster (matricial) são em geral utilizados de forma não-interativa, desta forma, se adequando mais a aquisição de grandes volumes de dados. A estrutura dos dispositivos de entrada do tipo raster consiste de um sensor que capta sinais no espaço ambiente e um circuito analógico-digital que converte esses sinais analógicos para o formato matricial, como pode ser visto na figura 1. O processo de conversão de uma imagem para uma imagem digital é conhecido como digitalização. Os dispositivos de entrada raster, são em sua maioria destinados à digitalização de imagens. Dependendo do meio no qual se encontra a imagem a ser digitalizada tem-se o frame grabber, a câmera de vídeo, a câmera fotográfica digital, o scanner e o film scanner (França Neto, 1998). Após o processo de aquisição da imagem, vem o processo de armazenamento da imagem que consiste em gravar as informações da imagem de uma forma que possa ser recuperada posteriormente. Como se pretende trabalhar mais com imagens do tipo raster, dar-se-á maior ênfase a esse formato. O processo pode ser feito de duas formas, usando um formato dedicado ou utilizando algum formato padrão (França Neto, 1998). Para armazenar uma imagem é necessário que as informações sejam gravadas em um dispositivo de armazenamento como um arquivo de dados. Essa estrutura deve conter as informações do tipo da imagem, resolução de cor, dimensões, os dados que formam a imagem entre outros (Foley, 1990). Desta forma o presente trabalho desenvolveu um protótipo de software para tratamento de imagens faciais raster 2D, para gerar um modelo 3D. O protótipo tem como principais etapas: (1) a etapa de extração de características, (2) mapeamento do modelo 2D para o modelo 3D e (3) a etapa de mapeamento da textura dos modelos 2D para o modelo 3D. |
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