Déniz Suárez, Óscar

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INTRODUCCIÓN AL RECONOCIMIENTO DE CARAS Osear Déniz Suárez Licenciado en informática por la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria. Actualmente estudiante de doctorado y becario de investigación en el Centro de Tecnología de los Sistemas y la Inteligencia Artificia l (CeTSIA) odeniz@dis. ulpgc.es Dentro de la visión por computador, el reconocimiento de caras se ha convertido en uno de los problemas que más esfuerzo investigador ha generado en los últimos años [2]. El objetivo no es reconocer la cara en sí, sino la identidad de la persona. Del mismo modo que la cara es un atributo intrínseco a cada persona, también pueden utilizarse otras características como la voz o el iris. La cara es, sin embargo, el atributo que más usarnos los humanos a la hora de reconocer a nuestros semejantes. Además, a diferencia de con el iris, adquirir imágenes de una cara es relativamente fácil yno supone esfuerzo por parte del individuo. Aunque para nosotros reconocer caras no supone apenas esfuerzo, el problema es muy dificil de resolver desde un punto de vista computacional. Cada mínimo cambio de luz ambiental, de expresión de la cara, de posición, inclinación, pelo, etc. supone una imagen totalmente distinta. De hecho, nunca obten-dremos dos imágenes iguales de una misma cara. La mayor dificultad del reconocimiento de caras está precisamente en lograr reconocer la identidad independientemente de la luz., posición, etc. Naturalmente siempre se pueden restringir las condiciones de funcionamiento y obligar a que el individuo a reconocer esté en una habitación con una iluminación determi-nada o se coloque en una posición determinada con respecto a la cámara. Sin embargo, con eUo perderíamos la capacidad antes explicada de adquirir imágenes sin molestias para el individuo. La visión computacional se nutre en lo posible de las investigaciones en psicofisica y neurofisiología. Ciertos datos han sido realmente útiles. Por ejemplo, se ha detenninado a través de experimentos que la zona de los ojos es la que más información aporta de cara al reconocimiento de la cara. Tam-bién hay estudios que indican que los humanos reconocemos las caras distintivas mejory más rápido que las caras típicas. Por otro lado, como parece lógico, se ha demostrado que los humanos reconocen personas de su propia raza mejor que las de otras razas. Las aplicaciones del reconocimiento de caras son cierta-mente atractivas y numerosas. Las más importantes son: - Verificación de la identidad: p.ej . en cajeros automáti-cos, acceso a edificios, etc. - Vigilancia y seguimiento de personas. -Mejora de la interacción hombre-máquina: p. ej. orde-nador que reconoce quién lo está usando. - Identificación de delincuentes en archivos policiales ETAPAS El problema de reconocer caras puede descomponerse en una serie de etapas básicas: I . Detección de la cara en una imagen 2. Extracción de la zona de la imagen que contiene la cara: p. ej. con un rectángulo o una elipse 3. Normalización 4. Reconocimiento Figura l . Tercera etapa del reconocimiento de caras. Noramalización • RAMA DE ESTUDIANTES DEL IEEE DE B ARCELONA 39 La detección puede ir complementada con un sistema de seguirrúento (traeking), haciendo uso de una cámara motoriza-da. La nOlmalización consiste en modificar la imagen de la cara a reconocer para que tenga un tamaño común, intensidades en un rango determinado, etc. Es decir, se pretende "igualar" someramente las imágenes de caras que adquirimos a las imágenes de entrenamiento (las que usamos previamente para que el sistema aprenda las identidades de las personas que queremos reconocer). Comúnmente, en la etapa de normaliza-ción se realiza un escalado de la imagen, rotación, ecualización del histograma de la imagen y recorte con un rectángulo o elipse. El recorte elimina zonas como el cuello o el pelo, que no son útiles (en realidad el pelo puede ser útil, pero como cambia mucho no se considera). En la siguiente figura tenemos un ejemplo del resultado de la normalización. La normalización debe conseguir facilitar el proceso posterior de reconocimiento en sí. El reconocimiento consiste básicamente en, mediante algún algoritmo, comparar la imagen con las imágenes que tenemos guardadas correspondientes a los individuos que conocemos. TÉCNICAS DE RECONOCIMIENTO En cuanto a las técnicas de reconocimiento, podemos distinguir dos tipos. La primera solución que se tomó histórican1ente consistía básicamente en extraer de la ima-gen de la cara una serie de medidas identificativas, como la distancia entre los ojos, tamaño de la boca, distancia nariz-boca, etc. De esta forma, para cada individuo a reconocer teníamos un rango posible de estos parámetros. Ante una imagen a reconocer, se medirían estos parámetros y se compararían con los previamente almacenados. Esta aproxi-mación al problema consiguió dar resultados relativamente buenos, pero resultaba muy compleja y poco robusta. Mu-chas veces era necesario hacer las mediciones manualmente (un operador medía las distancias sobre una imagen en pantalla), lo cual era muy tedioso. Cuando se trataba de automatizar este proceso siempre surgían problemas de precisión, pues las mediciones degeneraban enormemente dependiendo de la luz, expresión, etc. Otra aproximación al problema, más reciente, consis-te en utilizar como parámetros imágenes que representan partes importantes de la cara, desde el punto de vista del reconocimiento. La técnica más representativa de esta aproxi-mación es la de las autoearas (o eigenfaees [3]). Con la técnica de autocaras, se utilizan como representación imáge-nes como las que aparecen en la siguiente figura: En este tipo de imágenes, las zonas más claras y más oscuras representan zonas que tienen mayor importancia de cara al reconocimiento. Las imágenes que sirven de repre-sentación se obtienen automáticamente en base a un conjun-to de imágenes de caras de entrenamiento. Esta aproxima-ción ha demostrado que es no solo menos tediosa y comple-ja, sino que en ciertas condiciones permite obtener mejores resultados que con la aproximación anterior. Por ello, es la vertiente más estudiada en la actualidad. 40 Figura 2.Autocaras(Eigenfaces) BASES DE DATOS PARA EXPERIMENTOS Para evaluar algoritmos y sistemas de reconocimiento de caras se han ido creando bases de datos de imágenes faciales apropiadas para la experimentación y comparación. La más importante es quizás la base FERET (Face Recognition Tecnology), respaldada por el Programa de Transferencia de Tecnología Antidroga del Departamento de Defensa de los EEUU. En Internet [l] pueden conseguirse muchas otras de forma gratuita (para propósitos de investi-gación). PRODUCTOSCOMERCULES Las empresas que construyen y comercializan pro-ductos relacionados con el reconocimiento de caras están en pleno auge. Los productos más conocidos actualmente son FaeelTde Visionies Corporation, que tiene varias versiones para aplicaciones sencillas y complejas y funciona bajo Windows 9x, NT y UnixlLinux. FaeelTha sido licenciado a varias entidades para una amplia variedad de aplicaciones. También es de destacar el software TrueF aee de Miros I ne. que usa múltiples redes neuronales para el reconocimiento. TrueF aee funciona en Windows9x y NT. Para evitar falsos reconocimientos, ambos sistemas pueden obligar a que el usuario mueva la cabeza o cambie su expresión (podrían utilizarse fotografías para engañar al sistema). BmLIOGRAFÍA [1] The Face Recognition Home Page: http://www.cs.rug.nlJ - peterkr/F ACE/face.html [2] R. Chellappa, S. Sirohey, C.L Wilson, C.S Barnes, "Human andMachine Recognition ofFaces: A Survey". Technical reportCAR-TR-73 I , UniversityofMaryland, USA, 1994. [3] M. A. Turk, A.P Pentland, "Eigenfaces for Recognition", Cognitive Neuroscience, vol. 3, number 1, pp. 71-86, 1991 . fip: //whitechapel.media.rnit.edulpub/images/ 

Introducción al reconocimiento de caras

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