Universidad del AzuayFacultad Ciencias de la Administración

Escuela de Ingeniería en Sistemas y Telemática

Tratamiento Digital de Señales

Procesamiento de Señales de Imagen Reconocimiento de Rostros

Christian Antonio Salinas Escobar

Introducción

Durante los últimos años, el reconocimiento facial se ha convertido en una de las aplicaciones más estudiadas en campos como la biometría, el procesado de imagen o el reconocimiento de patrones.

Una de las razones que ha llevado a este crecimiento son las necesidades cada vez mayores de aplicaciones de seguridad y vigilancia utilizadas en diferentes ámbitos.

Sistema de Reconocimiento de Rostros

Para el reconocimiento de rostros, en el campo de procesamiento de imágenes, son extraídas ciertas características únicas que nos diferencian del resto de personas.

Ojos: Índice de circularidad, determinación del centro geométrico, determinación de distancias relativas al ojo contrario y a los demás elementos del rostro.

Nariz: Longitud relativa respecto de otros elementos del rostro.

Boca: Distancia entre los extremos de la comisura de los labios.

Cejas: Distancia máxima, mínima y promedio al ojo.

Sistema de Reconocimiento de Rostros Las características físicas de una persona pueden ser utilizadas en un

sistema biométrico para su respectivo reconocimiento si cumplen con los siguientes requerimientos.

Universalidad: indica que tan común es encontrar dicha característica en todas las personas a reconocer.

Carácter distintivo: indica si dicha propiedad, es suficientemente diferente entre un conjunto de personas.

Permanencia: indica la estabilidad en el tiempo de dicha característica. Colectividad: indica si la característica es fácilmente adquirida y medida por

el sistema. Rendimiento: indica la precisión, velocidad y coste necesarios para llevar a

cabo el reconocimiento. Aceptabilidad: indica en qué medida está la gente preparada para aceptar

el uso de esta técnica. Elusión: indica la respuesta del sistema cuando alguien está tratando de

engañarlo, puede ser cuando alguien intenta realizar una suplantación de identidad.

Métodos para el Reconocimiento de Rostros

Métodos Basados en Rasgos Faciales: buscan encontrar aquellas características presentes en cualquier rostro: ojos, cejas, labios, boca, mentón, líneas de contorno

Métodos Basados en la Imagen: aplican herramientas generales de reconocimiento de patrones para sintetizar un modelo a partir de un conjunto de imágenes. Trabajan con la imagen completa o una región de esta sin buscar rasgos faciales de forma localizada

Principales Algoritmos para el Reconocimiento de Rostros

A la hora de escoger una técnica o algoritmo para desarrollar un sistema de reconocimiento facial debemos tener en cuenta que el éxito depende considerablemente de las características de la técnica que se elija.

PCA (Análisis de Componentes Principales), Es una técnica tradicional en el reconocimiento de rostros y probablemente la más utilizada. La técnica consiste en extraer de un conjunto de imágenes de entrenamiento un sub-espacio que maximice la varianza del espacio original.

Reducción Dimensional PCA

La reducción dimensional realizada por PCA es equivalente al número de auto vectores que se utilicen.

ICA (Análisis de Componentes Independientes)

Este método intenta representar el espacio de caras en un subespacio que minimice la dependencia de segundo y de mayor orden entre sus componentes. Se asume que las señales de entrada son combinaciones de fuentes no observables estadísticamente independientes.

Si la combinación es lineal, se puede definir una matriz de combinación cuyos coeficientes son los que definen la combinación lineal

LDA (Análisis de Discriminante Lineal)

El análisis de discriminante lineal, es una de las técnicas más utilizadas a la hora de implementar un sistema de reconocimiento e identificación mediante el uso de los patrones faciales localizados en el rostro

Esta técnica consiste en encontrar combinaciones lineales para poder reducir la dimensión del problema, de tal manera que se mantenga la habilidad de separar dos o más clases de objetos.

CONCLUSIONES En la actualidad el reconocimiento de rostros mediante el

procesamiento de imágenes, se ha venido mejorando con el estudio de diferentes algoritmos que se pueden implementar, reconocimiento se basa en la extracción de patrones que pueden ser fundamentales a la hora de reconocer el rostro de una persona.

Existen diferentes métodos para el reconocimiento de rostros, con los que se evalúa los rasgos de la persona, ya sea la posición de los ojos, cejas, tamaño de frente, forma de la cara, ancho nariz, forma barbilla. Por ello al momento de implementar un sistema de reconocimiento, es necesario escoger una técnica teniendo en cuenta que el éxito de este sistema va a depender directamente de las características del algoritmo que se va a implementar, ya que no todos cubren las mismas necesidades.

Referencias Bibliográficas

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[En línea] [Citado el: 2 de Julio de 2013.] http://recursosbiblioteca.utp.edu.co/tesisd/textoyanexos/0053682L864.pdf. 2. Villa, Sandra. Cibertec.

[En línea] [Citado el: 2 de Julio de 2013.] http://www.cibertec.edu.pe/RepositorioAPS/0/13/JER/PARTICIPACIONENCONGRESOS/Reconocimiento-Rostros.PDF. 3. Vásquez Landesa, Alba José Luis. Universidad de Vigo.

[En línea] [Citado el: 3 de Julio de 2013.] http://www.gts.tsc.uvigo.es/PRESA/papers/URSI07.pdf.

Christian Antonio Salinas Escobar