Diseño e implementación de un clasificador de imágenes faciales para ser utilizado en un sistema de reconocimiento de rastros en tiempo real

Abstract

En este trabajo se presenta una descripción del diseño de un algoritmo de clasificación de rostros basado en color de piel, género y geometría del rostro. Se hizo un diseño basado inicialmente en extraer 68 landmarks (puntos característicos de una imagen) en rostros humanos con la librería STASM 2.4 que utiliza el algoritmo de detección de rostros Viola-Jones y el algoritmo ASM (Active Shape Models), para luego, mediante técnicas de procesamiento digital de imágenes, extraer 2 características para la clasificación por color de piel, mediante el método de filtrado e iluminación y el método del histograma; 5 características para la clasificación por género basándose en algunas distancias específicas del rostro; y 2 características para la clasificación de geometría teniendo en cuenta la forma las áreas y las dimensiones de la figura generada por los landmarks. Mediante un entrenamiento basado en Máquinas de Soporte Vectorial SVM se determinaron los diferentes modelos para cada clasificación mediante la librería LIB-SVM. La validación de estos algoritmos se realizó mediante una serie de pruebas usando imágenes de rostros humanos de la base de datos experimentales FERET, obteniendo resultados muy buenos para la clasificación de color con una eficiencia corroborada mediante la validación cruzada de los modelos encontrados en las máquinas de soporte vectorial y resultados con la clasificación de color de piel del 90%, 80% para la clasificación por género y marcando un precedente con una eficiencia del 66% respecto a la clasificación por geometría del rostro.