Paralelização de um detector facial utilizando a abordagem de Viola-Jones

Abstract

Sistemas em visão computacional que visam alcançar alta precisão em detecções normalmente exige um alto custo computacional e processamento demorado. Por esse motivo, técnicas para aceleração na detecção devem ser encontradas. Os computadores paralelos com multiprocessadores trouxeram uma grande contribuição para o meio acadêmico, possibilitando o processamento de grande volume de dados em um curto intervalo de tempo. O objetivo central desse trabalho é implementar um detector facial desde o estágio inicial, utilizando o método de Viola-Jones, que será composto por um extrator de características, um algoritmo de treinamento de classificadores e um localizador de faces. Será realizada a paralelização nas etapas de extração de características e localização das faces com o intuito de reduzir o tempo de treinamento e acelerar as detecções faciais. Os resultados obtidos foram medidos através das métricas de avaliação de curva ROC, taxa de acerto e medida de aceleração para avaliar a velocidade do detector, com a finalidade de compará-lo aos trabalhos estudados. Nossa implementação conseguiu ser 2 vezes mais rápida para imagens de baixa resolução de 300x182 e até 3 vezes para imagens em alta resolução de 2000x1000, comparadas a implementação em série. O extrator de características paralelizado teve um ganho surpreendente, apresentando uma aceleração de 21 vezes em relação ao método original.