Sistemas de reconocimiento basados en la imagen facial

Este artículo sintetiza las principales investigaciones que se están llevando a cabo en el área de los sistemas de reconocimiento a través de la imagen facial. Se realiza la descripción de las principales líneas de trabajo en los sistema de identificación de personas por medio de la imagen del rostro. Además, se realiza una síntesis de las últimas técnicas matemáticas para realizar la extracción de características dentro de estos sistemas de identificación

Contributions on Automatic Recognition of Faces using Local Texture Features

Uno de los temas más destacados del área de visión artifical se deriva del análisis facial automático. En particular, la detección precisa de caras humanas y el análisis biométrico de las mismas son problemas que han generado especial interés debido a la gran cantidad de aplicaciones que actualmente hacen uso de estos mecnismos. En esta Tesis Doctoral se analizan por separado los problemas relacionados con detección precisa de caras basada en la localización de los ojos y el reconomcimiento facial a partir de la extracción de características locales de textura. Los algoritmos desarrollados abordan el problema de la extracción de la identidad a partir de una imagen de cara ( en vista frontal o semi-frontal), para escenarios parcialmente controlados. El objetivo es desarrollar algoritmos robustos y que puedan incorpararse fácilmente a aplicaciones reales, tales como seguridad avanzada en banca o la definición de estrategias comerciales aplicadas al sector de retail. Respecto a la extracción de texturas locales, se ha realizado un análisis exhaustivo de los descriptores más extendidos; se ha puesto especial énfasis en el estudio de los Histogramas de Grandientes Orientados (HOG features). En representaciones normalizadas de la cara, estos descriptores ofrecen información discriminativa de los elementos faciales (ojos, boca, etc.), siendo robustas a variaciones en la iluminación y pequeños desplazamientos. Se han elegido diferentes algoritmos de clasificación para realizar la detección y el reconocimiento de caras, todos basados en una estrategia de sistemas supervisados. En particular, para la localización de ojos se ha utilizado clasificadores boosting y Máquinas de Soporte Vectorial (SVM) sobre descriptores HOG. En el caso de reconocimiento de caras, se ha desarrollado un nuevo algoritmo, HOG-EBGM (HOG sobre Elastic Bunch Graph Matching). Dada la imagen de una cara, el esquema seguido por este algoritmo se puede resumir en pocos pasos: en una primera etapa se extMonzó Ferrer, D. (2012). Contributions on Automatic Recognition of Faces using Local Texture Features [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/16698Palanci

Sistema de reconocimiento facial para control de acceso a viviendas

Trabajo de InvestigaciónEste trabajo de grado presenta el desarrollo de un sistema de reconocimiento facial el cual permitirá el control de acceso a una casa. Debido a la alta inseguridad que se evidencia en la ciudad, por este hecho, se vio la necesidad de crear una solución que disminuya estos porcentajes de hurto. Con este sistema no solo se pretende brindar seguridad y confort al usuario si no incentivar el uso herramientas tecnológicas como el reconocimiento facial, y dispositivos que están en el mercado, para implementar un control de acceso para viviendas seguro y de un bajo costo.1. INTRODUCCIÓN 2. ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN 3. PLANTEAMIENTO Y FORMULACIÓN DEL PROBLEMA 4. MARCO DE REFERENCIA 5. OBJETIVOS 6. ALCANCES Y LIMITACIONES 7. METODOLOGÍA 8. RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN 9. DEFINICIÓN DE REQUERIMIENTOS 10. SELECCIÓN DE LAS HERRAMIENTAS DEL SISTEMA 11. IMPLEMENTACIÓN DEL PROTOTIPO 12. RESULTADOS ESPERADOS 13. CONCLUSIONES 14. RECOMENDACIONES Y TRABAJOS FUTUROS 15. BIBLIOGRAFÍA 16. ANEXOSPregradoIngeniero Electrónic

Construcción de un modelo 3D de forma Bayesiana para la detección de características faciales

Los sistemas de reconocimiento afectivo juegan un papel importante en aplicaciones diseñadas para personas con algún tipo de discapacidad, interfaces de comunicación hombre-máquina (HCI), sistemas de realidad virtual de baja inmersión, entre otros. Este campo de estudio ha sido de gran interés en áreas como la neurociencias, ciencias computacionales, ingeniería, psicología. Aquí, el factor más importante en el cual se soportan todas las aplicaciones a desarrollar, se enfoca en la estimación de un modelo del rostro, el cual sea capaz de cuantificar de manera robusta, la morfología facial de un determinado sujeto en el momento de realizar algún tipo de análisis. Para ello se necesitan sistemas de extracción de características faciales que sean la base de la construcción de un determinado modelo de forma que relacione la morfología facial de una persona y su expresión facial presente en la escena. En este trabajo se propone una metodología para la extracción de características faciales en secuencias de imágenes; para ello se propone un modelo 3D de forma Bayesiano (3D-BSM). Para describir la forma del rostro, se define un modelo de rostro-completo el cual consiste de un conjunto de puntos de contorno los cuales establecen las regiones del rostro a analizar como cejas, ojos, nariz y boca; además de una serie de puntos de control dispuestos para ajustar la forma del rostro a la imagen. Este procedimiento se realiza a partir de una deformación/normalización del modelo de forma con el fin de obtener diferentes formas plausibles presentes en una determinada imagen. Inicialmente, el modelo BSM se utiliza para emparejar y extraer los puntos de contorno del rostro. En el modelo BSM, el prototipo del contorno del rostro se ajusta adaptativamente, a partir de la distribución a priori de la forma de un determinado rostro. Así mismo, se introducen el término de energía invariante afin, con el fin de describir las deformaciones locales entre el contorno prototipo en el dominio de la forma y el contorno deformable en el dominio de la imagen. Así,tanto las deformaciones locales como globales, pueden ser toleradas por el modelo. Luego de esto, los puntos de control son estimados a partir de los resultados de emparejamiento de los puntos de contorno basados en los estadísticos del modelo de rostro-completo. Finalmente, el parche del rostro se extrae y se normaliza utilizando el algoritmo piece-wise affine triangle warping. Los resultados experimentales basados en extraccción de características faciales de rostros reales, demuestran que el modelo 3D-BSM propuesto para la extracción de características faciales, es más exacto y efectivo en comparación con otros modelos para la estimación de características faciales como el modelo de forma activa ASM).Human affective recognition systems, play an important role in applications designed for handicapped persons, or people with some difficulty in recognizing emotions or interface development of intelligent environments. Recently, there has been a growing interest in improving the interaction between humans and computers (Human Computer Interfaces HCI). This emerging field has been a research interest for several scientific areas, i.e., computer science, engineering, psychology, and neuroscience. Here, a face model estimation is the most important factor in which all applications are supported for further research. This model is able to quantify the facial morphology of a given subject. Facial feature extraction methods are the basis for Shape modeling, which is related with the morfology and facial expression presented in a facial environment. In this thesis, we propose a methodology for facial feature extraction in image sequences, based on a 3D Shape model in a Bayesian framework (3D-BSM). To describe the facial features, we define a full-face model which consists of a set of landmark points which establish the facial regions like eyebrows, eyes, nose and mouth, plus a set of control points to fit the shape model to a given image. A Bayesian shape models uses the prior distribution of object shapes, which rejects the global shape variations of the object, and estimate it from the sample data. In the matching procedure, this prior distribution is used to constrain the dynamically adjustable prototype. In this way, large shape deformations due to the variations of samples can be tolerated. Moreover, it is expected that the algorithms developed should be able to deal with the rotation, translation, scaling and even shearing. Therefore, an affine invariant internal energy term is introduced in the BSM to describe mainly the local shape deformations between the prototype contour in the shape domain and the deformable contour in the image domain. Because the deformable contour used to match an object has been modeled as the transformed and deformed version of the prototype contour, which can also be dynamically adjusted to adapt itself to the shape variations using the information gathered from the matching process, the proposed BSM has the advantage of matching objects with both global and local variations. Finally, piece-wise affine triangle warping is performed to compute the shape and appearance information from the image. Moreover, due to the robustness of the model on changes in pose. Experimental results based on real facial feature extraction shows that the proposed 3D-BSM facial feature extraction method is more accurate and effective than the active shape model (ASM) used in the state of the art

Aplicación del paradigma semiótico en una implementación de reconocimiento facial – Estado del Arte

Investiga y trata todos los aspectos relacionados con el diseño y la implementación de las interfaces entre los humanos y las computadoras. Dada la naturaleza y objetivos, la HCI en forma innata involucra múltiples disciplinas relacionadas con la ciencia de la computación, (procesamiento de imágenes, visión computarizada, lenguajes de programación y otras similares), así como disciplinas relacionadas con las ciencias humanas (ergonomía, factores humanos, psicología cognitiva, y otras similares) (Montuschi et al., 2014)

Diseño y adquisición multi-dispositivo de base de datos de firma manuscrita dinámica

En la actual era tecnológica, el crecimiento emergente de las tecnologías de reconocimiento biométrico brinda la posibilidad de mejorar los procesos de veri cación de identidad del usuario mediante el uso de un rasgo biométrico propio, en un mundo en dónde el acceso ubicuo a la información, el control de acceso y la identi cación de usuarios son tareas claves realizadas principalmente mediante el uso de contraseñas fáciles de robar u olvidar. En el area del reconocimiento biométrico, en contraposición a las contraseñas, se usan rasgos siológicos (iris, huella dactilar, imagen facial) y de comportamiento ( rma, voz, forma de caminar) para identi car al usuario; dichos rasgos se caracterizan por ser imposibles de olvidar y difíciles de falsi car. Toda esta tecnología biométrica compone un campo cada vez más presente en todos los ámbitos de la sociedad, encontrándose implementada en la actualidad en tres sectores principales: Comercial: presente en aplicaciones comerciales, tales como registros en la red, seguridad de datos electrónicos, e-commerce, tarjetas de crédito, smartphones, acceso a registros médicos y aprendizaje a distancia. Gubernamental: este tipo de aplicaciones incluyen tarjetas de identi cación nacional (DNI), licencias de trá co, seguridad social, controles fronterizos y pasaportes. Forense: aplicaciones forenses tales como investigación criminal, identi cación terrorista, análisis de paternidad y desapariciones. Es imprescindible tener en cuenta el gran mercado tecnológico existente, el cual ofrece multitud de dispositivos comerciales diferentes, e incluso para un mismo dispositivo, diferentes y cada vez más avanzadas versiones del mismo; todo ello complica en gran medida la tarea de reconocimiento, constituyendo así como principal objetivo de este proyecto el hacer frente a este constante aumento de variabilidad tecnológica en el campo de reconocimiento de escritor. Actualmente, existen múltiples sistemas de reconocimiento de escritor ya implementados, sin embargo, el problema que se plantea es conseguir unicidad a la hora de analizar resultados cuando las muestras son recogidas a través de diferentes dispositivos con diferentes características entre sí. Este proyecto plantea la posibilidad, inexistente hasta el momento, de recoger una amplia base de datos con muestras provenientes de diferentes dispositivos, todas ellas ergonómicamente compatibles, es decir, recogidas siguiendo el mismo protocolo. Esto otorga la posibilidad de mejorar las técnicas de reconocimiento así como poder incorporar las nuevas tecnologías, como los smartphones y las tabletas, no diseñadas especí camente con el objetivo de servir para este propósito, dentro de los sistemas de reconocimiento de escritor, proporcionando resultados competentes.In today's technological era, the growth of emerging biometric recognition technologies o ers the possibility of improving the processes that verify the identity of the user with respect to its own biometric trait, in a world where ubiquitous access to information, control access and user identi cation are key tasks performed mainly by using passwords that are easy to steal or forget. In the biometric eld, as opposed to passwords, anatomical features (iris, ngerprint, facial image) and behavioral features (signature, voice) are used to identify the user; these features are known for being hard to forget or falsify. All this biometric technology makes up a eld increasingly present in all areas of society, being currently implemented in three main sectors: Commercial: present in commercial applications such as web logs, electronic data security, e-commerce, credit cards, smartphones, medical record access and distance learning. Government: this type of application include national identi cation cards, tra c licenses, social security, border controls and passports. Forensic: forensic applications such as criminal investigation, terrorist identi cation, paternity test and disappearances. It is essential to take into account the large technological market that exists, which o ers many di erent commercial devices, and even for the same device, di erent and increasingly advanced versions of the same; all of this greatly complicates the task of recognition, thus constituting the main objective of this project to address this steady increase in technological variability in the eld of recognition of a writer. Currently, there are multiple writer recognition systems already in place, however, the problem that arises is to obtain unicity when analyzing results where samples are collected through di erent devices with di erent characteristics to one another. This project poses the inexistent possibility, to date, of collecting a large database with samples from di erent devices, all ergonomically compatible,that is to say collected following the same protocol. This gives the possibility of improving the recognition techniques and to incorporate new technologies such as smartphones and tablets, not speci cally designed to serve this purpose, within the writer recognition systems, providing relevant results

Diseño de un sistema biométrico de reconocimiento facial en tiempo real

A medida que el mundo evoluciona, la humanidad se ve en la necesidad de optimizar la forma en que protege sus empresas o industrias. La biometría informática, es una rama de la biometría, que nos permite restringir el acceso a zonas privadas de las empresas o industrias. Con el reconocimiento facial, podemos realizar la identificación y reconocimiento de personas, permitiendo elegir que personas tienen acceso a ciertas zonas. Este proyecto estudia de manera general algunos de los tipos de reconocimiento biométricos del rostro. Los métodos seleccionados, estudiados y puestos a prueba son: la técnica de Análisis de Componentes Principales (PCA) y la Transformada Discreta del Coseno (DCT). Por otra parte, se tienen como estudio de los pasos para el reconocimiento, las técnicas LPP y EBGM. Para las técnicas puestas a prueba, se toman dos bases de datos con imágenes del rostro de diferentes personas a las cuales se entrenan dos imágenes y se ponen a prueba 4 imágenes en diferentes posiciones y gestos. Se realizó el procedimiento y análisis pertinente para el reconocimiento de los individuos, y los resultados obtenidos por la prueba de validez de los algoritmos, se sometieron a procesos estadísticos con porcentajes de eficiencia de: PCA, con base de datos MUG 67,5% y ORL 22,5%. DCT, base de datos MUG 80% y ORL 75%

Reconocimiento de expresiones faciales utilizando análisis de componentes principales Kernel (KPCA)

Este artículo presenta una metodología para el reconocimiento de expresiones faciales con análisis de componentes principales kernel, la base de datos utilizada es la Carnegie Mellon University como herramienta de prueba. El método utiliza una función kernel que mapea los datos del espacio característico original a uno de mayor dimensionalidad, de esta forma un problema de origen no lineal se traslada a uno lineal y puede resolverse linealmente, además los métodos basados en kernel pueden reducir el número de parámetros usados para la clasificación, este método es comparado con el análisis de componentes principales y es puesto a discusión donde los porcentajes de acierto encontrados con la base de datos son mayor al 90%.This paper presents a methodology on the recognition of facial expressions with kernel principal component analysis using the Carnegie Mellon University database as a testing tool. This method uses a kernel function to map data from the original feature space to a higher dimensional space, through which a nonlinear problem is translated into a linear one and is to be solved in a linear way, besides a kernel based method can reduce the number of parameters used by the clasiffier, this method compares with principal component analysis and discussed where the percentages of sucess found with the database is greater than 90%

Prestaciones de la Normalización del Rostro en el Reconocimiento Facial

10 pages, 4 figures.-- Contributed to: V Jornadas de Reconocimiento Biométrico de Personas (JRBP 2010, Huesca, Spain, Sep 2-3, 2010).En este trabajo se estudia la influencia de la normalización facial sobre las prestaciones globales de un sistema de reconocimiento. Para ello se evalúan las prestaciones de un sistema basado en Principal Component Analysis (PCA) cuando se aplica normalización facial mediante Active Shape Models (ASM) en un escenario de verificación de identidad.Este trabajo ha sido desarrollado dentro del Proyecto BRAVO (TIN2007-67407-C03-01), financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación.Publicad

Incorporación de atributos faciales a sistemas de reconocimiento facial

Máster Universitario en Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y las ComunicacionesLa aparición de redes neuronales profundas ha provocado un gran progreso en el ámbito de la biometría. Los sistemas de reconocimiento facial son cada vez más utilizados y cada vez requieren una mayor precisión. Un modo habitual de mejorar estos sistemas es el refuerzo mediante atributos característicos de cada persona, los llamados soft biometrics. El género, la edad o la raza son algunos de los atributos más habituales. Al analizar el rendimiento de los sistemas de reconocimiento facial se observan diferencias dentro de cada grupo demográ co. Atendiendo al género, las mujeres son las que peores resultados obtienen. Para el caso de la raza, son las personas de raza negra o asiática las que normalmente presentan más di cultades en el reconocimiento facial. Este problema radica principalmente en los conjuntos de entrenamiento con los que los modelos han aprendido. Estos no suelen estar balanceados y se re eja en los resultados cuando analizamos cada clase. Normalmente las bases de datos incluyen más hombres y más identidades de raza blanca. En este trabajo se desarrollan sistemas especí cos para los grupos demográ cos de género y raza. Los resultados experimentales demuestran que utilizando modelos entrenados con imágenes pertenecientes a una única clase se mejora el rendimiento de un sistema de reconocimiento facial genérico que ha sido entrenado con imágenes de todas las clases. Se proponen también dos estimadores para los atributos de género y raza. Se compara el rendimiento del sistema cuando la información de dichos atributos es obtenida de manera manual, es decir mediante etiquetas y cuando se extrae de manera automática. Además se propone un sistema más completo que fusiona la información de género y raza. Y se analizan las alternativas de fusión a nivel de features y a nivel de scores.The research in deep neural networks has produced a great improvement in the world of biometrics. Facial recognition systems are used more often and require a higher accuracy. A common way of improving these systems is the reinforcement through characteristic attributes from each person which are known as soft biometrics. The gender, age or ethnic group are the most common attributes. Analyzing the performance of facial recognition systems, di erences are observed within each demographic group. Considering the gender, women obtain the worst results. Regarding the ethnicity group, dark skin persons or asian have more di culties in the facial recognition. This problem is mainly due to the training sets used for the learning process of the models. These are not usually balanced and that is re ected in the results obtained for each class. Usually datasets include more men and more white race identities. In this project, speci c models are developed for the demographic groups of gender and ethnicity. The experimental results show that using trained models with images from a single class, it is possible to improve the performance of a generic facial recognition system trained with images from all classes. Two estimators for the gender and ethnic group attributes are also proposed. System performance is compared when race and gender information is obtained automatically or manually, through label. Moreover, a more complete system is proposed combining gender and ethnic group information. Proposing a fusion of this information at the scores or the features level