info:eu-repo/semantics/masterThesis
Reconocimiento de rostros con Elastic Bunch Graph Matching en aplicaciones de video
Fecha
2017Autor
Gutiérrez Cáceres, Juan Carlos
Institución
Resumen
El reconocimiento de rostros es un ´area con una gran cantidad de
aplicaciones y t´ecnicas. Muchas de esas t´ecnicas ofrecen buenos resultados
cuando se aplican a situaciones donde el ambiente en el cual se desea realizar
el reconocimiento es controlado, esto se entiende como el control de los factores que influyen en el proceso de reconocimiento, tales como iluminaci´on,
pose del rostro, expresi´on facial, etc.
Pero para el caso de ambientes no controlados, como lo es la v´ıdeo
vigilancia, el reconocimiento de rostros a´un presenta dificultades: variaci´on
en la iluminaci´on, falta de colaboraci´on de las personas a reconocer, entre
varios otros. Debido a la importancia que tiene en seguridad y a la cantidad
de infraestructura existente, es necesario aplicar el reconocimiento de rostros
a video vigilancia.
Para afrontar los problemas mencionados, proponemos un pipeline de
reconocimiento de rostros usando EBGM con CLNF como reemplazo a la
funci´on de detecci´on de puntos del algoritmo original, para finalmente ser
aplicado en v´ıdeo. Adem´as en este trabajo de tesis se realizamos un an´alisis
param´etrico de EBGM para encontrar el factor mas influyente en su rendimiento, junto con su comparaci´on con otros m´etodos de reconocimiento
de rostros. Tambi´en se determin´o que elementos forman parte del pipeline
presentado como resultado final.
Finalmente la probamos la propuesta en una base de datos creada a
partir de tomas de una c´amara de seguridad, que consta de 24 sujetos con 8
im´agenes cada uno. Los resultados finales muestra una mejora en im´agenes
tomadas en la ma˜nana y en el medio d´ıa respectivamente.