Detección de caras

La detección de caras puede ser considerada como un caso específico de la detección de objetos. Lo que se pretende con la detección de caras es localizar la cara o las caras, si existen, y devolver su ubicación a la imagen y el tamaño de estas. La localización facial se realiza mediante la detección de características faciales, como los ojos, la nariz, etc.

Factores que impiden la localización de la cara

Existen varios factores que impiden la localización de la cara. Uno de estos factores es la posición de esta respecto a la de la cámara; otro factor seria la presencia o ausencia de componentes estructurales como la barba, el bigote o unas gafas, de estos hay una gran cantidad con una gran variabilidad (color, tamaño, forma,..). La expresión facial, aunque afecta más al reconocimiento facial, también puede impedir la localización facial. Otros factores como la oclusión parcial de la cara por objetos o por otras caras, o simplemente condiciones de iluminación y características de la cámara, como puede ser el sensor, afectan a la localización de un rostro.

Métodos de detección de caras

Métodos basados en el conocimiento

Estos métodos se basan con normas que codifican el conocimiento humano de cómo se constituye una cara típica. Normalmente se usan para la localización de caras.

Aproximaciones a características no variables

Estos algoritmos tienen como objetivo encontrar características estructurales que permanecen constantes por variaciones de posición, de punto de vista o de condiciones lumínicas variables para poder localizar las caras. Estos métodos son designados normalmente para la localización de caras. Los sistemas más utilizados son:

Facial Features
Texture
Skin Color
Multiple Features

Métodos de búsqueda de modelos

Constan de diversos patrones estándares de una cara que son almacenados para describir las caras como una parte entera o como características faciales. Las correlaciones entre una imagen de entrada y los patrones almacenados son utilizadas para la detección. Estos métodos pueden ser utilizados para tanto para la localización como para la detección de caras. Los sistemas más utilizados son:

Predefined
Face Templates
Deformable Templates

Métodos basados en el aspecto

En contraste con los otros métodos, estos son generados des de una colección de imágenes de entrenamiento de las cuales han de capturar las variaciones representativas del aspecto final. Los sistemas más utilizados son:

Eigenface
Distribution-based
Neural Network
Support Vector Machine
Naive Bayes Classifier
Hidden Markov Model

La detección de caras en la actualidad

De los modelos anteriores, el que más se utiliza en la actualidad son los métodos basados en el aspecto ya que son los que dan mejores resultados. Esto se debe a que en función de la variabilidad de la colección de imágenes o muestras con las que se realiza en entrenamiento se obtendrían detectores con tasas altas de detección y bajas tasas de falsa alarma. Además de una gran robustez, presentan una eficiencia en el sistema de detección y reducción de coste computacional.

Aplicaciones de la detección de caras

La detección de caras se utiliza normalmente para:

El reconocimiento o identificación de caras: donde se compara una imagen de entrada frente una base de datos de imágenes y se confirmará si hay coincidencia o no.

Autentificación de caras: para verificar la afirmación de la identidad de un individuo en una imagen previa.

Seguimiento de caras: este proceso estima continuamente la localización y posible orientación de una cara en una secuencia de imágenes en tiempo real.

Reconocimiento de expresiones faciales: identifica los estados de ánimo.

Véase también

Notas y referencias

Enlaces externos