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Implementación de un detector de rostros en posición frontal mediante un algoritmo de Boosting

Resumen

En los últimos años se han desarrollado diversos algoritmos que permiten la detección de rostros, los cuales contribuyen al diseño de sistemas de reconocimiento e identificación de personas. Para el desarrollo de estos algoritmos se ha recurrido a diferentes técnicas de inteligencia artificial que permiten la construcción de modelos computacionales basados en Máquinas de aprendizaje[6][7](21110] y Boosting[17]18]. En este trabajo se realizó la implementación de un detector de rostros mediante la utilización de un algoritmo de Boosting [4] y un clasificador multinivel. Este detector se ajusta a una arquitectura que a través de la imagen integral y los características de Haar, realiza operaciones rápidas por bloques más no por pixeles, disminuyendo el tiempo de respuesta en la clasificación. El detector rechaza eficazmente las imágenes que no son rostros con una especificidad del 0.9998 y un valor predictivo negativo de 0.9998. Adicionalmente tiene una capacidad considerable para detectar rostros en ambientes heterógeneos con una sensibilidad de 0.7076 + 0.2803 y un valor predictivo positivo de 0.6767 + 0.2618, y un tiempo de respuesta por imagen analizada de 0.1456 + 0.0419 milisegundos, lo cual indica que el detector aproximadamente verifica 6868.13 imágenes por segundo, donde una imagen es un ejemplo a verificar por el clasificador que puede variar en tamaño ya que el clasificador tiene la capacidad de analizar muestras a diferentes resoluciones indicando si son o no un rostro.