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Impacto del preprocesamiento de imágenes en la efectividad de la verificación facial empleando visión computacional
Fecha
2020Autor
Tafur Coronel Zegarra, Bruno
Institución
Resumen
El objetivo de la investigación es evaluar el impacto del preprocesamiento de imágenes en
la efectividad de la verificación facial. Un sistema de verificación facial realiza un proceso
basado en detección de rostro, preprocesamiento de imagen, extracción de características y
verificación facial. Los sistemas de verificación enfrentan desafíos relacionados a la
iluminación, expresión o pose. Se decidió evaluar el impacto del preprocesamiento buscando
aliviar estas dificultades.
Se tomó en cuenta la evaluación del preprocesamiento en términos de alineamiento,
suavizamiento, agudizamiento y ecualización. Se realizaron pruebas de efectividad en tres
fuentes de información: Labeled Faces in the Wild (LFW), YouTube Faces DB (YTF) y una
base de datos obtenida dentro del contexto local. Asimismo, se evaluó en tres algoritmos de
extracción de características basados en redes neuronales convolucionales: OpenFace,
VGGFace2 y Light CNN. Adicionalmente, se analizó con dos métodos de detección facial:
basados en descriptores HOG y Haar. Se utilizó la metodología CRISP-DM para la analítica
de datos y la metodología cascada para el desarrollo de software de dos prototipos.
Los resultados de las pruebas alcanzaron una efectividad de hasta 98.18% en LFW, 85.72%
en YTF y 93.62% en la base de datos del contexto local. Se demostró la relación entre los
métodos de preprocesamiento y la efectividad del sistema corroborando que métodos como el
alineamiento son muy efectivos. Se demostró que este impacto puede ser positivo o negativo
dependiendo de la combinación de factores como la fuente de información, el modelo de
verificación facial y el método de detección facial.