PROPOSTA DE UM ARCABOUÇO PARA A INDEXAÇÃO DE PESSOAS APLICADOS
AO ACERVO FOTOGRÁFICO DA CASA CIVIL DO ESTADO DE MINAS GERAIS.
Camillo Jorge Santos Oliveira*, David Lunardi Flam*, Arnaldo de Albuquerque Araújo* e Pedro Brito Soares†
(*) Departamento de Ciência da Computação – DCC/UFMG, (†) Arquivo Público Mineiro – APM
Introdução
Com a melhoria dos recursos computacionais para a
aquisição, o armazenamento e a transmissão de
imagens digitais, tem-se um aumento na quantidade
das bases de imagens digitais e a velocidade na geração
destas bases de informações digitais é muito maior que
velocidade utilizada para catalogar e organizar estas
bases. A forma mais comum de promover a indexação
de uma base de imagens fotográficas seria por
intermédio de anotações feitas das imagens. Um bom
exemplo é o acervo de fotografias da Casa Civil do
Estado de Minas Gerais pertencente ao Arquivo
Público Mineiro (APM). São coleções, muitas vezes
completas, da vida pública de personalidades. Depois
da digitalização das coleções, um árduo trabalho de
anotações, fotografia por fotografia, é realizado por
especialistas em história. O trabalho consiste em
identificar os vários personagens existentes nas
diversas fotografias da base.
Este trabalho propõe um arcabouço capaz de
auxiliar na identificação, identificação e recuperação
de faces de personalidades da base digital de
fotografias do acervo da Casa Civil do Estado de
Minas Gerais, utilizando informações visuais de baixo
nível das fotografias (cor, forma e textura). O
arcabouço realiza a identificação de faces nas
fotografias, extração e indexação assistida por
intermédio de um especialista.
Materiais e Métodos
Baseando-se no acervo fotográfico da Casa Civil do
Estado de Minas Gerais, pertencente ao APM, que
atualmente possui 60.000 fotografias.
O arcabouço proposto, Figura 1, possui quatro
bases: a base de imagens, base de faces, a base de
assinaturas e a base de textos. Possui um módulo
detector responsável pela detecção de faces nas
fotografias; o módulo extrator responsável pela
extração da face e inclusão da mesma na base de faces;
o módulo extrator de assinaturas, trata-se da
representação matemática para cada face; o módulo
identificador responsável pela identificação das faces
(esta identificação é assistida por um especialista); e o
módulo indexador responsável pela geração de índices.
O módulo indexador realiza a indexação de todas as
informações das bases, ou seja, mapeia as faces
extraídas, informando nas quais imagens aparecem,
associando também com a base de textos anotados das
imagens.
O arcabouço possui uma interface para três tipos de
usuários: o usuário operador responsável pela inclusão
de imagens; o usuário comum responsável por realizar
dois tipos de consultas, por texto e por face; e o usuário
especialista (historiador) responsável pela identificação
das faces e submissão para indexação.
A detecção de uma face em uma imagem utiliza
informações de baixo nível de bordas e escalas de
cinzas n (1).
Fig. 1 Esboço do arcabouço proposto.
Resultados
O arcabouço proposto utiliza informações de baixo
nível das imagens, tais como: cor e escala de cinza.
Detectada as faces nas imagens com 85% de acerto.
Empregou-se uma busca exaustiva movendo-se uma
janela de avaliação com vários tamanhos sobre toda a
imagem com o histograma dos níveis de cinza
equalizados, para minimizar os problemas com a
luminosidade e remover variações no brilho e no
contraste. Obteve-se 81,4% de acertos. Os resultados
iniciais foram classificados utilizando a técnica de
Support Vector Machine (SVM) (2). Trata-se de uma
técnica de classificação que encontra o hiperplano
ótimo capaz de separar duas classes em questão, neste
caso faces x não faces, encontrou face x não encontrou
fac.
Conclusões
Conclui-se que ainda tem muito a explorar na
detecção e recuperação de faces neste arcabouço. Para
o futuro deve-se implementar outros métodos que se
encaixem melhor ao problema da detecção e busca de
faces, visando aumentar a porcentagem de acertos.
Referências
(1) Hjelmas, E.; Low, B. K.; Face Detection: a Survey,
2001, Computer Vison and Image Understanding, Vol.
83, pag. 236-274.
(2) Burges, C. J. C.; A Tutorial on Support Vector
Machines for Pattern Recognition, 1998, Kluwer
Academic Publishers, Boston. Manufactured in The
Netherlands, pág. 1-43.
E-Mails dos Autores
{camillo, david, arnaldo}@dcc.ufmg.br
[email protected]
ARC • Revista Brasileira de Arqueometria Restauração Conservação • Edição Especial • Nº 1 • MARÇO 2006 • AERPA Editora
Resumos do III Simpósio de Técnicas Avançadas em Conservação de Bens Culturais - Olinda 2006
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