M. en C. ANDRÉS GERARDO FUENTES COVARRUBIAS

Presentación del tema: "M. en C. ANDRÉS GERARDO FUENTES COVARRUBIAS"— Transcripción de la presentación:

1 ENTRENAMIENTO DE RECONOCEDORES DE OBJETOS MEDIANTE EL MÉTODO VIOLA-JONES
M. en C. ANDRÉS GERARDO FUENTES COVARRUBIAS M. en C. RICARDO FUENTES COVARRUBIAS Presenta: Daniel Padilla Moreno

2 ÍNDICE Introducción Inicio del proyecto Elaboración
Problemas y soluciones Resultados y Conclusiones

3 Visión artificial La visión artificial es uno de los métodos que nos permite la utilización de la biometría para el reconocimiento de objetos. El proyecto en curso hace uso de ambos para la identificación facial de personas.

4 Origen del Proyecto Principal alternativa ante otros sistemas de reconocimiento actuales. Sistema creado a base de software libre. Facilidad de adquisición.

5 Selección del Método de Reconocimiento Facial
Basado en Redes Neuronales. Correlación y FFT. Basado en Plantillas. Viola-jones.

6 Viola-jones

7

8 Fases en la detección

9 Sección de una Matriz Forma en la que se encuentra dividida de acuerdo a sus pixeles

10 Ejemplo de caras

11 Variaciones en las imágenes
Durante el proyecto la variación en las imágenes fue el principal motivo de casos negativos, los principales motivos fueron: Iluminación Posición de la cara Falsas caras

12 Tratamiento de la imagen
Histograma de la imagen antes del tratamiento Imagen relizada con poca luz causando una distorcion en la cara Histograma de la imagen después del tratamiento

13 Problema de posición Se mostrará una detección errónea de la cara solicitando una nueva captación de la cara.

14 Caras falsas El porcentaje de la detección falsa de una cara se puede disminuir de diferentes maneras, la mas común es la repetición del clasificador (a mas repeticiones menos %). Esto se debe a l enfoque de Viola Jones que es la búsqueda de ojos boca y nariz. Como corrección a este problema se implementa un filtro antes del reconocimiento conocido como reconocimiento de piel.

15 Resultados Se consiguió la generación de un sistema capaz de reconocer cada individuo integrado dentro de la base de datos con un error menor al 10%. Sistema de software libre para evitar la necesidad de licencias.

16 Gracias