Aplicaciones de la visión computacional
La detección de rostros humanos juega un rol importante en aplicaciones como videos de vigilancia, acceso a sistemas mediante la lectura de rostros, etc.
Basado en una nueva técnica de compensación de luz y tansformación no linear de color, existen métodos que detectan regiones de la piel sobre imágenes completas y después genera rostros candidatos basados en la disposición espacial de la piel.
Algoritmo de detección de rostros.
El algoritmo de detección de rostros se compone de 2 módulos. 1) El primero es la localización de caras para encontrar rostros candidatos. 2) Detección de características faciales para la verificación y detección de rostros candidatos.
El algoritmo primero estima y aplica una corrección al color basado en una técnica de compensación de luces. La edición/corrección de los componentes rojo/verde/azul son no linearmente transformados en el espacio de colores YCbCr.
Los pixeles del tono de piel son detectados usando un modelo elíptico de piel en el espacio transformado. El parámetro del elipse corresponde al contorno de la constante de distancia Mahalanobis bajo la suposición de distribución Gaussiana del color de tono de piel.
Los pixeles de tono de piel detectado son segmentados iterativamente usando varianza de color dentro de los componentes de colo conectados, los cuales son agrupados después entre los candidatos de rostros basados en ambos arreglos espaciales de estos componentes y la similitud de sus colores.
El tamaño de pixeles de un rostro candidato puede variar desde 13x13 pixeles hasta cerca de tres cuartas partes de la imagen original.
La característica del módulo de detección facial rechaza las regiones de los rostros de los candidatos que no contienen ninguna característica facial como ojos, boca y límites del rostro.
El resultado es la detección facial encerrada en un elipse, con las características faciales, tales como la boca, nariz, ojos, dentro de tríangulos.
Como se muestra en la siguiente figura.
La detección del tono de piel y la compensación de luces están totalmente ligadas, ya que para poder realizar una correcta detección es necesario tener un bue ambiente iluminado, la técnica usada para compensación de luces es llamada "reference white", y se trata de normalizar la apariencia de los colores, como se muestra en la siguiente figura.
Conclusión
La detección de rostros tiene una semejanza al procesamiento y detección de voz en cuanto a complejidad, pero sin duda son campos que están en constante mejoramiento, aunque pienso que siempre seguirán muy lejos de la perfección y detección exacta y precisa.
Este me parece un tema interesante para trabajar en el proyecto de esta materia.
Cualquier duda o aclaración pueden ponerla en comentarios.
Saludos!
+3 primera semana
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