Procesamiento de caras humanas mediante integrales proyectivas
- Alberto Ruiz García Director
Universidad de defensa: Universidad de Murcia
Fecha de defensa: 09 de marzo de 2007
- Luis Baumela Molina Presidente/a
- Pedro Enrique López de Teruel Alcolea Secretario
- Pablo Bustos García de Castro Vocal
- José María Cañas Plaza Vocal
- José Miguel Buenaposada Biencinto Vocal
Tipo: Tesis
Resumen
Uno de los dominios de investigación más activos en la última década, dentro de la disciplina de la visión por computador, es el que se ha dado en llamar el área "mirando a la gente", De forma genérica, se enmarcan en ella todos los sistemas de procesamiento de imágenes, reconocimiento de patrones y percepción artificial, cuyo objeto de estudio son los seres humanos. El análisis de caras constituye una de sus ramas más importantes, entre cuyas aplicaciones se encuentran: el reconocimiento automático de personas; el desarrollo de nuevos métodos de interacción hombre/máquina; la codificación y etiquetado de vídeo para videoconferencia o para sistemas de indexación multimedia; la seguridad, videovigilancia y control de accesos; los sistemas de captura de información gestual y ayuda a minusválidos, etc. Esta tesis aborda los grandes problemas del procesamiento visual de caras humanas desde el punto de vista de las integrales proyectivas. Intuitivamente, una integral proyectiva (o, simplemente, una proyección) no es más que la media de los valores de gris de una imagen a lo largo de las filas o columnas de píxeles. Si bien las proyecciones constituyen una de las técnicas clásicas del análisis de imágenes, su utilización en el contexto que nos ocupa ha estado marcada por el diseño de métodos heurísticos y ad hoc. Nosotros planteamos la necesidad de sustentar su uso en mecanismos más formalizados, como los modelos de proyección y el alineamiento entre señales unidimensionales. Estas dos cuestiones son estudiadas en detalle, y se proponen varias formas posibles de modelar las proyecciones y un algoritmo eficiente para el alineamiento de una señal respecto de un modelo. Apoyándonos en ambos elementos, se han diseñado métodos para la detección de caras en imágenes estáticas, la localización de componentes faciales, el seguimiento de los rostros en secuencias de vídeo, el reconocimiento facial de personas, el análisis de expresione