Portale Eventi del Consortium GARR

Questo sito utilizza i cookie per migliorare servizi ed esperienza dei lettori. Se decidi di continuare la navigazione consideriamo che accetti il loro uso. Per maggiori informazioni sull uso dei cookies e su come eliminarli leggi l'informativa estesa
Abbiamo modificato alcune delle nostre politiche per rispondere ai requisiti del nuovo Regolamento Europeo per la Protezione dei Dati Personali (GDPR).

Informativa sulla privacy

Informativa sul trattamento dei cookie

CONFERENZA GARR 2018
3-5 OTTOBRE 2018, Università di Cagliari

3 ottobre 2018

Silvio Barra

Università di Salerno
https://www.unisa.it/

DEePER FLow: DEtection, Pose Estimation & Recognition based on Face Dynamics and Lips movement

Silvio Barra è nato nel 1985 e nel 2012 ha conseguito la Laurea cum laude in Informatica presso l'Università di Salerno. I suoi principali interessi di ricerca includono: biometria, segmentazione e riconoscimento dell'iride, rilevamento della testa in condizioni incontrollate, sistemi di videosorveglianza e monitoraggio.

Silvio Barra was born in 1985 and in 2012 he received the Laurea degree (cum laude) in Computer Science from the University of Salerno. his main research interests include: biometrics, iris segmentation and recognition, head detection in uncontrolled conditions, videosurveillance systems and tracking.

SESSIONE 4. CYBERSECURITY e AI

DEePER FLow: DEtection, Pose Estimation & Recognition based on Face Dynamics and Lips movement

Il progetto DEePER FLow analizza il volto e le sue dinamiche sotto un più moderno e futuristico punto di vista. Gli aspetti coinvolti nel progetto riguardano la detection del volto e delle altre biometrie facciali (orecchie, zone perioculari, …) per mezzo di un drone con guida automatica; quindi, uno step di best pose estimation permette la selezione del miglior campione di volto in una sequenza di immagini. Infine l’analisi delle caratteristiche delle dinamiche del volto per la subject recognition.


DEePER FLow: DEtection, Pose Estimation & Recognition based on Face Dynamics and Lips movement

The DEePER FLow project analyzes the face and its dynamics under a more modern and futuristic point of view. The aspects involved in the project concern the detection of the face and other facial biometries (ears, periocular areas, ...) by means of a drone with automatic guidance; therefore, a step of best pose estimation allows the selection of the best face sample in a sequence of images. Finally, the analysis of the characteristics of the facial dynamics for subject recognition.

 


Sponsor

DELL EMC
Palo Alto Networks
INTEL

juniper networks
maticmind