Localización, seguimiento y reconocimiento de rostros empleando métodos estadísticos PCA y HMME

Abstract

A pesar de la existencia de sistemas biométricos que permiten el reconocimiento de rostros desde comienzos del siglo XX, estos aún no han alcanzado un porcentaje óptimo necesario. Aunque se trata de una tecnología no madura, en los últimos años han aumentado la inversión y las expectativas depositadas en ella. Básicamente se trata del desarrollo de algoritmos que permiten una adecuada identidad de la persona a través del rostro de la misma. Al ser las imágenes de rostros representaciones en 2D y algunos casos 3D, implican un procesamiento alto en operaciones. A medida que la tecnología va incrementándose el problema de velocidad pasa a ser de segundo plano, el objetivo principal es obtener un porcentaje alto de aciertos y esto se logra a través de algoritmos más robustos. Estos algoritmos son probabilísticos por lo que se requiere un umbral que separe los aciertos y desaciertos. En el desarrollo de la tesis se han empleado algoritmos para la detección y reconocimiento de rostros. Para la detección de rostros se empleó algoritmos en cascada que sumados permitieron un mejor desempeño. Para el reconocimiento de rostros se evaluaron varios algoritmos cuyas salidas probabilísticas determinan si es un rostro reconocido dentro de una base de datos. Finalmente se implementó el sistema reconocedor de rostros de acuerdo al mejor algoritmo evaluado, la implementación se realizó utilizando el lenguaje c++ y el hardware consistió de una cámara de video, una tarjeta digitalizadora de video, una PC y un sistema controlado por motores paso a paso para el seguimiento de personas en un ambiente determinado.