Porque é que o reconhecimento facial parece menos fiável sob iluminação interior quente?

A iluminação interior quente pode reduzir a fiabilidade do reconhecimento facial, porque as alterações espectrais e as sombras irregulares modificam as características faciais codificadas pela câmara e pelo modelo.

Uma câmara de entrada doméstica pode reconhecer um residente junto a uma janela com luz natural, mas hesitar sob uma lâmpada de teto de 2700 K durante a noite. A pessoa não mudou; mudaram as proporções de cor captadas, a exposição e a geometria das sombras. Isto é importante quando as imagens de referência armazenadas foram recolhidas sob uma luz mais intensa e neutra.

A luz quente altera mais do que a cor geral

Uma lâmpada quente contém menos energia de comprimento de onda curto do que a luz natural e pode ter uma distribuição espectral irregular. O equilíbrio de brancos da câmara pode fazer com que a parede pareça neutra, mas os canais da pele e o contraste fino podem continuar a sofrer alterações. Os embeddings de reconhecimento são construídos a partir desses padrões locais, não da avaliação humana de que o rosto continua a parecer familiar.

As experiências do NIST sobre iluminação e focagem concluíram que o desempenho do reconhecimento facial continua sensível à iluminação e que as alterações na densidade das arestas podiam ser explicadas pela iluminação, e não apenas pela focagem. A cor quente é, por isso, apenas um indicador visível de uma alteração mais ampla na qualidade da captura.

A consequência é uma distância maior entre o embedding obtido em tempo real e o modelo de referência registado. Um limiar ajustado para rejeitar desconhecidos pode então rejeitar o residente; reduzi-lo pode recuperar a conveniência, mas também aumentar as correspondências falsas. Uma exposição maior não é automaticamente melhor se provocar saturação das zonas claras ou aumentar o desfoque de movimento.

As sombras e a exposição automática reformulam características estáveis

As luminárias de teto criam sombras nas órbitas oculares, no nariz e no queixo que diferem das produzidas pela luz frontal usada no registo. A exposição automática pode iluminar o enquadramento médio, deixando, ainda assim, um dos lados do rosto com ruído. O detetor pode continuar a delimitar uma caixa facial, mas os pontos de alinhamento e o embedding dentro dessa caixa tornam-se menos estáveis.

Sistemas modernos, como os embeddings ArcFace, melhoram a separação entre identidades no espaço dos embeddings, mas a sua margem não elimina a baixa qualidade da entrada. Se os pontos de alinhamento se deslocarem porque um olho ou o contorno da face estiver obstruído, o recorte normalizado apresentado ao reconhecedor muda.

Por isso, os fotogramas sucessivos podem alternar entre aceites e rejeitados, mesmo enquanto a pessoa permanece imóvel. A instabilidade acompanha as alterações na exposição, no ângulo da cabeça e na posição das sombras. Em geral, é mais informativo inspecionar os recortes faciais alinhados do que comparar as apelativas pré-visualizações de imagem completa.

Quando a iluminação quente não é a causa principal

A explicação baseada na luz quente é insuficiente quando o rosto ocupa poucos píxeis, o obturador é demasiado lento ou a lente está desfocada. A compressão, a retroiluminação, as transições do filtro de corte de infravermelhos e um modelo de referência registado desatualizado podem ser mais determinantes do que a temperatura da cor. Duas lâmpadas com a mesma classificação Kelvin também podem ter espectros muito diferentes.

A investigação sobre a escolha do sensor de imagem mostra que as escolhas do sensor e da distância focal afetam a qualidade do reconhecimento, especialmente à medida que a distância ao sujeito muda. Um rosto maior e mais nítido pode superar um rosto com cores perfeitas, mas subamostrado; por isso, a correção da cor não consegue compensar a falta de detalhe espacial.

O mecanismo deixa de ser convincente se as falhas persistirem sob uma luz neutra e de alta qualidade, ou se acompanharem a distância em vez do estado da lâmpada. Também não justifica alterar o limiar de correspondência antes de medir o desempenho perante impostores. A iluminação altera a distribuição da entrada; não prova que o próprio modelo de reconhecimento tenha defeitos.

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Compare a iluminação sem alterar o limiar de correspondência

Capture um residente fixo à mesma distância e na mesma pose sob luz natural, luz quente e luz quente complementada por uma fonte frontal suave. Mantenha fixos o modo da câmara, a resolução, a política do obturador e o limiar de reconhecimento. Compare o tamanho da caixa facial, o alinhamento dos pontos de referência, o desfoque, os píxeis saturados e a distância entre embeddings em, pelo menos, vinte fotogramas por condição.

Faça a comparação através de um único modelo local partilhado, para que todas as amostras utilizem a mesma versão do modelo e o mesmo conjunto de referências armazenado. Guarde os recortes faciais alinhados, em vez de capturas de ecrã do painel; esses recortes revelam se a cor, as sombras ou a geometria mudaram antes da correspondência.

Atribua a causa à iluminação quente apenas quando a distância entre embeddings e a aceitação melhorarem de forma consistente com uma luz neutra ou frontal, mantendo estáveis o tamanho do rosto e o movimento. Se os resultados seguirem, em vez disso, a distância, o tempo do obturador ou a focagem, investigue primeiro essas variáveis. Registe novamente o rosto apenas depois de escolher a condição de iluminação que representa a utilização normal.