Propuesta de un sistema no supervisado de reconocimiento y clasificación de rostros con técnicas basadas en CBIR
2014Profesores: Dra. Graciela Román Alonso y Dr. Juan Villegas Cortez (UAM Azcapotzalco)
Resumen: El reconocimiento de rostros es una tarea importante para muchos propósitos, e.g. sistemas de seguridad, de identificación de personas, localización, etc. Este problema es un caso particular del reconocimiento en imágenes digitales muy amplio. La consulta de imágenes mediante imágenes, también llamada “por contenido” (Content- based Image Retrieval o CBIR) es un sistema de búsqueda y/o clasificación para recuperar imágenes basándose en su contenido. En los inicios de los sistemas CBIR se utilizaban metadatos que consisten en palabras o frases cortas que tratan de definir lo que contiene una imagen. En la actualidad, se debe indexar la información para poder recuperarla de forma rápida y efectiva. Es por eso que los metadatos dejan de tener sentido para colecciones de imágenes grandes y toman fuerza los sistemas automáticos de indexación y recuperación basados en los datos que contiene la imagen.
En esta propuesta se aplicará parte de la metodología de CBIR, que ha demostrado tener excelentes resultados sobre otras metodologías similares, en lo concerniente a la extracción de rasgos por texturas, y con modificaciones que incluyan mayores detalles de rasgos geométricos en la imagen para la detección de rostros.
Objetivo general
- Implementar la técnica CBIR con rasgos descriptores geométricos para la clasificación y/o identificación de rostros.
Objetivos específicos
- Realizar pruebas con bases de datos de rostros validadas por la comunidad científica de visión por computadora en condiciones ideales de luminosidad y posición con la técnica CBIR, a fin de validar su robustez ante rostros.
- Validar su robustez de la técnica a usar con la base de datos de las imágenes de rostros, para cantidades de rostros en color.
- Comparar el desempeño de la técnica a usar con imágenes de rostros en condiciones no ideales.