Presentación enfocada al Sistema de Reconocimiento de Rostros

1. Universidad del Azuay
Facultad Ciencias de la Administración
Escuela de Ingeniería en Sistemas y Telemática
Tratamiento Digital de Señales
Procesamiento de Señales de Imagen
Reconocimiento de Rostros
Christian Antonio Salinas Escobar

2. Introducción
 Durante los últimos años, el reconocimiento facial se ha
convertido en una de las aplicaciones más estudiadas en
campos como la biometría, el procesado de imagen o el
reconocimiento de patrones.
 Una de las razones que ha llevado a este crecimiento son
las necesidades cada vez mayores de aplicaciones de
seguridad y vigilancia utilizadas en diferentes ámbitos.

3. Sistema de Reconocimiento de Rostros
 Para el reconocimiento de rostros, en el campo de
procesamiento de imágenes, son extraídas ciertas características
únicas que nos diferencian del resto de personas.
Ojos: Índice de circularidad, determinación del centro
geométrico, determinación de distancias relativas al ojo contrario
y a los demás elementos del rostro.
Nariz: Longitud relativa respecto de otros elementos del rostro.
Boca: Distancia entre los extremos de la comisura de los labios.
Cejas: Distancia máxima, mínima y promedio al ojo.

4. Sistema de Reconocimiento de Rostros
 Las características físicas de una persona pueden ser utilizadas en un
sistema biométrico para su respectivo reconocimiento si cumplen con los
siguientes requerimientos.
 Universalidad: indica que tan común es encontrar dicha característica en
todas las personas a reconocer.
 Carácter distintivo: indica si dicha propiedad, es suficientemente diferente
entre un conjunto de personas.
 Permanencia: indica la estabilidad en el tiempo de dicha característica.
 Colectividad: indica si la característica es fácilmente adquirida y medida por
el sistema.
 Rendimiento: indica la precisión, velocidad y coste necesarios para llevar a
cabo el reconocimiento.
 Aceptabilidad: indica en qué medida está la gente preparada para aceptar
el uso de esta técnica.
 Elusión: indica la respuesta del sistema cuando alguien está tratando de
engañarlo, puede ser cuando alguien intenta realizar una suplantación de
identidad.

5. Métodos para el Reconocimiento
de Rostros
 Métodos Basados en Rasgos Faciales: buscan encontrar
aquellas características presentes en cualquier rostro:
ojos, cejas, labios, boca, mentón, líneas de contorno
 Métodos Basados en la Imagen: aplican herramientas generales
de reconocimiento de patrones para sintetizar un modelo a partir de
un conjunto de imágenes. Trabajan con la imagen completa o una
región de esta sin buscar rasgos faciales de forma localizada

6. Principales Algoritmos para el
Reconocimiento de Rostros
 A la hora de escoger una técnica o algoritmo para desarrollar un
sistema de reconocimiento facial debemos tener en cuenta que el
éxito depende considerablemente de las características de la
técnica que se elija.
 PCA (Análisis de Componentes Principales), Es una técnica
tradicional en el reconocimiento de rostros y probablemente la más
utilizada. La técnica consiste en extraer de un conjunto de
imágenes de entrenamiento un sub-espacio que maximice la
varianza del espacio original.

7. Reducción Dimensional PCA
 La reducción dimensional realizada por PCA es equivalente al
número de auto vectores que se utilicen.

8. ICA (Análisis de Componentes
Independientes)
 Este método intenta representar el espacio de caras en un
subespacio que minimice la dependencia de segundo y de mayor
orden entre sus componentes. Se asume que las señales de
entrada son combinaciones de fuentes no observables
estadísticamente independientes.
 Si la combinación es lineal, se puede definir una matriz de
combinación cuyos coeficientes son los que definen la
combinación lineal

9. LDA (Análisis de Discriminante
Lineal)
 El análisis de discriminante lineal, es una de las técnicas más
utilizadas a la hora de implementar un sistema de reconocimiento e
identificación mediante el uso de los patrones faciales localizados
en el rostro
 Esta técnica consiste en encontrar combinaciones lineales para
poder reducir la dimensión del problema, de tal manera que se
mantenga la habilidad de separar dos o más clases de objetos.

10. CONCLUSIONES
 En la actualidad el reconocimiento de rostros mediante el
procesamiento de imágenes, se ha venido mejorando con el
estudio de diferentes algoritmos que se pueden implementar,
reconocimiento se basa en la extracción de patrones que pueden
ser fundamentales a la hora de reconocer el rostro de una
persona.
 Existen diferentes métodos para el reconocimiento de rostros, con
los que se evalúa los rasgos de la persona, ya sea la posición de
los ojos, cejas, tamaño de frente, forma de la cara, ancho nariz,
forma barbilla. Por ello al momento de implementar un sistema de
reconocimiento, es necesario escoger una técnica teniendo en
cuenta que el éxito de este sistema va a depender directamente
de las características del algoritmo que se va a implementar, ya
que no todos cubren las mismas necesidades.

11. Referencias Bibliográficas
 1. López Nicolas, Toro Juan José. Recursos Biblioteca.
[En línea] [Citado el: 2 de Julio de 2013.]
http://recursosbiblioteca.utp.edu.co/tesisd/textoyanexos/0053682L
864.pdf.
 2. Villa, Sandra. Cibertec.
[En línea] [Citado el: 2 de Julio de 2013.]
http://www.cibertec.edu.pe/RepositorioAPS/0/13/JER/PARTICIPA
CIONENCONGRESOS/Reconocimiento-Rostros.PDF.
 3. Vásquez Landesa, Alba José Luis. Universidad de Vigo.
[En línea] [Citado el: 3 de Julio de 2013.]
http://www.gts.tsc.uvigo.es/PRESA/papers/URSI07.pdf.
Christian Antonio Salinas Escobar