Una aproximación de clasificación de rostros usando antropometría facial

The face images processing is one of the study areas within the field of computer vision. Thus there are works mainly in face recognition, emotions identification, among others, however the development of automatic systems of age estimation is a challenge that is still under investigation. In the present work, a procedure to classify a face in a determined age range is proposed. For said proposal, theories of craniofacial growth and facial anthropometry are analyzed, deriving in a selection of anthropometric parameters that represent discriminant characteristics for the distinction of faces at different ages. These parameters were used to generate a classification model on Weka platform using the SVM, Knn, Naïve Bayes and C4.5 algorithms. Cross validation at 10 folds was used for each algorithm. The highest accuracy was obtained with Knn with 7 neighbors and it was 75. 28%. This verifying the usefulness of the anthropometric distances selected for the recognition of age in face images.Keywords: Age Estimation, Facial Anthropometry, Craniofacial Growth, Fiducial Points.El procesamiento de imágenes de rostros es una de las áreas de estudio dentro del campo de visión por computadora. Existen trabajos principalmente en reconocimiento de rostros, identificación de emociones, entre otros, sin embargo el desarrollo de sistemas de estimación de edad de forma automática es un desafío que aún sigue en investigación. En el presente trabajo, se propone un procedimiento que clasifica a un rostro en un rango de edad determinado. Para dicha propuesta se analizan teorías de crecimiento craneofacial y antropometría facial, derivando en una selección de parámetros antropométricos que representan características discriminantes para la distinción de rostros a diferentes edades. Dichos parámetros se utilizaron para generar un modelo de clasificación en la plataforma Weka utilizando los algoritmos SVM, Knn, Naïve Bayes y C4.5. Se utilizó validación cruzada a 10 pliegues para los cuatro algoritmos. La mayor exactitud se obtuvo con el algoritmo Knn con 7 vecinos y fue de 75. 28%. Esto comprueba la utilidad de las distancias antropométricas seleccionadas para el reconocimiento de edad en imágenes de rostros.Palabras clave: Estimación de Edad, Antropometría Facial, Crecimiento Craneofacial, Puntos Fiduciales

La investigación universitaria y sus contribuciones en Mesoamérica

La Universidad Autónoma de Chiapas a través de su Proyecto Académico 2014-2018, reafirma su compromiso con el desarrollo de nuestra región, al establecer líneas de desarrollo de nuestra región, al establecer líneas de desarrollo institucional, donde la vinculación de la investigación ocupa un lugar preponderante; en este sentido, a partir de 2015, junto con la comunidad académica internacional, se unió a la Agenda 2030 para el Desarrollo sostenible de la ONU y priorizó los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y sus 169 metas, con la finalidad de dar soluciona los grandes desafíos sociales, económicos y medioambientales que enfrenta la sociedad. Este libro es la recopilación de trabajos realizados por académicos de diversas Instituciones de Educación Superior y Centros de Investigación, de manera multidisciplinaria, interinstitucional e internacional, los cuales han permitido compartir intereses en diversas líneas de generación y aplicación del conocimiento

La investigación universitaria y sus contribuciones en Mesoamérica

La Universidad Autónoma de Chiapas a través de su Proyecto Académico 2014-2018, reafirma su compromiso con el desarrollo de nuestra región, al establecer líneas de desarrollo de nuestra región, al establecer líneas de desarrollo institucional, donde la vinculación de la investigación ocupa un lugar preponderante; en este sentido, a partir de 2015, junto con la comunidad académica internacional, se unió a la Agenda 2030 para el Desarrollo sostenible de la ONU y priorizó los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) y sus 169 metas, con la finalidad de dar soluciona los grandes desafíos sociales, económicos y medioambientales que enfrenta la sociedad. Este libro es la recopilación de trabajos realizados por académicos de diversas Instituciones de Educación Superior y Centros de Investigación, de manera multidisciplinaria, interinstitucional e internacional, los cuales han permitido compartir intereses en diversas líneas de generación y aplicación del conocimiento