Modelo de sistema de reconocimiento facial para el control de la trata de personas

Abstract

En la presente investigación se propone presentar un modelo de sistema para el reconocimiento facial, el cual tiene como propósito ayudar en un tema tan sensible como la trata de personas, para ello usaremos herramientas basadas en aprendizaje de máquina. OpenFace es una arquitectura que utiliza herramientas de código libre como Python, Torch, OpenCV, siendo el propósito de este último para la detección de caras con un acierto del 95%, trabajando con bibliotecas de aprendizaje profundo podrá mejorar el reconocimiento de imágenes y aumentando el acierto para la detección de rostros; OpenFace está basado en redes neuronales y aprendizaje profundo; tiene alto índice de acierto compitiendo directamente con herramientas licenciadas. En la siguiente investigación tomaremos la arquitectura de OpenFace para la implementación de nuestro propio modelo de sistema. Se utilizó imágenes de personas desaparecidas, obtenidas de las redes sociales, páginas de instituciones del estado. Para crear nuestra base de datos conformada por imágenes y ser ingresadas a la red neuronal de OpenFace para obtener sus características por cada foto, estas redes están entrenadas con los conjuntos de datos públicos de CASIA-Web y FaceScrub que son utilizadas por OpenFace. En esta investigación se va a medir el desempeño del modelo propuesto de reconocimiento facial con rostros de personas en ambientes y condiciones reales, simulando la base de datos conformada por imágenes. Posteriormente una vez obtenido los resultados se realizará un análisis. La investigación se enmarcará en los años actuales en el Perú.