Estimació dels punts característics dels ulls per corregir l’efecte dels ulls vermells

Abstract

L’efecte dels ulls vermells en imatges, que consisteix en l’aparició de les pupil·les vermelles, és provocat pel flaix d’una càmera utilitzat per l’absència de llum suficient per fer una fotografia [Wang, J. Y., 2001]. Això es va convertir en un problema que motivà la incorporació de càmeres digitals més sofisticades i programes d’edició que ja ho solucionen. En aquest projecte es proposa analitzar les imatges de persones amb l’objectiu de corregir l’efecte. Per efectuar aquest anàlisi, primer es crea un mètode d’aprenentatge que detecta la cara de la persona, amb l’algoritme de Viola & Jones [Viola, P., & Jones, M. J., 2004], i extreu les característiques dels 68 punts facials característics, amb Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) [Lowe, D. G., 2004]. Seguidament, es la regressió lineal per aprendre a trobar els landmarks i s’aplica el regressor obtingut a una imatge test per aconseguir els punts dels ulls per tal de trobar la seva regió i finalment corregir el color si es necessari.

The red-eye effect in images, that consists in the appearance of red pupils, is caused by the camera’s flash used in the absence of sufficient light for taking a photo. This problem gave rise to the incorporation of more sophisticated digital cameras and editing software in order to resolve it. This project proposes to analyse people’s images in order to correct the effect. To make this analysis, first I create a learning method that detects people’s face, using the Viola & Jones algorithm, and extracts the features of 68 facial landmarks, using the Scale- Invariant Feature Transform (SIFT). Straightway, I do the regression which learns to find the landmarks and then the obtained regressor is applied to a test image to get the eye points in order to find their area and finally to correct the colour if it is necessary.