Small face detection using deep learning on surveillance videos

• Autor: Cardenas Talavera, Rolando Jesus
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:UNSA/9843
• Enlace del recurso: http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/9843
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aprendizaje profundo; detección de rostros; baja resolución; videos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La detección de rostros es una de las tareas esenciales ampliamente estudiadas en el campo de Visión Computacional. Varios autores han desarrollado diferentes técnicas para mejorar la detección de rostros en imágenes, pero estos trabajos están limitados a la hora de aplicarlos en videos y mas aun si estos presentan baja resolución. En esta investigación, se propone un nuevo modelo para la detección de rostros en videos de baja resolución basado en la morfología de la parte superior de las personas y utilizando las técnicas de Aprendizaje profundo (Redes convolucionales). Nuestros resultados muestran un promedio del 30% de precisión sobre la base de datos de Caviar y un 32% de precisión en la base de datos UCSP. Comparado con otras técnicas, nuestros resultados son mejores ya que trabajos anteriores solo alcanzan un 1% de precisión en estos escenarios.