A cargo del Ingeniero electrónico Roger Figueroa
Publicado: 19 / 05 / 2017
Creado por: isabella.saldanar
Seminario permanente de la Facultad de Ingeniería

La Facultad de Ingeniería invita a su sesión del Seminario permanente que se realizará el viernes 26 de mayo del 2017 en el auditorio No. 7 del edificio Los Almendro (ALM A.7). Para esta edición se llevará a cabo la conferencia Sistema de análisis de imágenes para detección y reconocimiento de rostros.

La conferencia Sistema de análisis de imágenes para detección y reconocimiento de rostros, que se realizará de 11:00 a.m. a 12:00 p.m., estará a cargo del Ingeniero electrónico Roger Figuero Quintero, profesor investigador del Instituto de Estudios Interculturales de nuestra universidad.

Resumen:

Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema capaz de reconocer rostros humanos en imágenes o videos, compuesto por dos etapas diferentes: detección facial y reconocimiento facial. Cuando una imagen entra al sistema, la etapa de detección facial analiza sus múltiples regiones, en múltiples escalas, usando para ello una cascada de clasificadores. Cada uno de estos clasificadores está conformado por un conjunto de árboles de regresión combinados usando el algoritmo Gentle AdaBoost; la decisión en los nodos de cada árbol de regresión se toma con base en la evaluación de una característica NPD sobre la ventana de análisis. Una vez que los rostros han sido detectados, la etapa de reconocimiento facial extrae, para cada uno, un conjunto de descriptores para los cuales seguidamente se encuentran sus representaciones dispersas en términos de un diccionario; la identidad se asigna buscando el individuo cuyos coeficientes asociados en las representaciones dispersas logren aproximar los descriptores del rostro de prueba con el menor error cuadrático.

La etapa de detección facial se evaluó en la base de datos FDDB [1], donde logró detectar aproximadamente el 50% de los rostros. La etapa de reconocimiento facial se evaluó en la base de datos ORL [2], y su desempeño fue comparado con tres algoritmos de línea base: PCA, ICA y LDA. La tasa de aciertos del sistema aquí propuesto fue del 100%, mientras que para PCA, ICA y LDA fue del 91,4%, 87% y 60% respectivamente.

Finalmente se evaluó el sistema completo (detección y reconocimiento) en imágenes donde los individuos aparecen de medio cuerpo y de manera frontal. Para el entrenamiento se usaron 11 imágenes de rostros de diferentes individuos y para la evaluación, 66 y 131 imágenes donde aparecen individuos genuinos e impostores respectivamente. En esta evaluación el sistema identifico correctamente 72.727% de individuos genuinos y descarto el 94,656% de individuos impostores.

Para más información, por favor diríjase a roger.figueroa@javerianacali.edu.co.

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