Un algoritmo de detección y validación de rostros en entornos no controlados orientado al monitoreo biométrico de conductores vehiculares

• Autor: Ramirez Perez Gao, Alejandro Mohamark
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/19928
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/19928
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Procesamiento digital de imágenes; Biometría; Detección e identificación de rostros; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.02

En el presente trabajo de investigación se busca dar solución a un problema de biometría a través de las áreas de procesamiento digital de imágenes y visión computacional con la finalidad de realizar el monitoreo de conductores de transporte público de personas mediante el reconocimiento de rostros. El objetivo es el de proponer un algoritmo de detección e identificación de rostros que sea robusto ante las diversas condiciones de iluminación a las que los conductores puedan estar sometidos en entornos no controlados. Se utilizó el algoritmo de especificación rápida local de histograma para atenuar el ruido debido a la iluminación y se estudió cómo este algoritmo repercute en el rendimiento de la detección e identificación de rostros, las cuales se basan en los descriptores como los histogramas de gradientes orientados y/o el resultado de una red neuronal convolucional con arquitectura FaceNet respectivamente. Finalmente, se utilizaron máquinas de soporte vectorial para realizar la clasificación final en la detección e identificación de rostros, obteniéndose una sensibilidad del 71.98% y una especificidad del 97.65% en la detección de rostros y una asertividad del 99.2% en la identificación de rostros. Para obtener estas métricas se utilizaron 6’094 imágenes para el entrenamiento del algoritmo y 1’523 imágenes de prueba, las cuales corresponden a 30 personas diferentes.