ALBERTO ESCALADA JIMÉNEZ

Presentación del tema: "ALBERTO ESCALADA JIMÉNEZ"— Transcripción de la presentación:

1 ALBERTO ESCALADA JIMÉNEZ
STUDY AND DESIGN OF A PRIVACY SYSTEM AGAINST UNAUTHORISED FACIAL DETECTION TECHNOLOGIES ALBERTO ESCALADA JIMÉNEZ FEBRERO 2016

2 CONTENIDO DE LA PRESENTACIÓN

3 INTRODUCCIÓN - Colaboración: +

4 INTRODUCCIÓN + - Colaboración:
- Professor Isao Echizen – Content Security Privacy protection against facial detection systems ① ②

5 INTRODUCCIÓN - Problema a resolver: Dispositivo
Requisitos requisitos técnicos y estéticos

6 PLAN DE TRABAJO - Una vez el problema ha sido identificado…
Diseño de una solución Diseño de un algoritmo Selección de una herramienta de Computer Vision Implementar el algoritmo Pruebas, tests, y resultados Conclusiones

7 DISEÑO TAG: Código de Colores Colores en el espacio RGB 4 Círculos
5 Posibles colores Orden no importa Repetición posible Requisitos estéticos y técnicos

8 DISEÑO Algoritmo: Computer Vision SW: OpenCV
Base de imágenes: Genki-4K Método de detección facial: Viola y Jones

9 TESTS Y RESULTADOS Base de imágenes usada: GENKI-4K
3 tipos de ruido: gausiano, salt & pepper y ruido ‘blur’. Fase 1 Caracterización y mejora métodos detección facial/ocular. Fase 2 Caracterización de la tecnología propuesta en este trabajo. Estudio del tamaño óptimo Caracterización del algoritmo y la tecnología Detección de colores alterados Sustitución de colores

10 4.1 DETECCIÓN FACIAL Y OCULAR
Resultados básicos

11 4.1 DETECCIÓN FACIAL Y OCULAR
Resultados incluyendo ruido Ruido gausiano:

12 4.1 DETECCIÓN FACIAL Y OCULAR
Resultados incluyendo ruido Ruido Salt & Pepper:

13 4.1 DETECCIÓN FACIAL Y OCULAR
Mejora absoluta de la detección ocular

14 4.2 CARACTERIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA
Estudio del tamaño óptimo Se proponen 5 tamaños posibles: 30% 20% 15% 10% 5%

15 4.2 CARACTERIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA
Estudio del tamaño óptimo

16 4.2 CARACTERIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA
Estudio del tamaño óptimo

17 4.2 CARACTERIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA
Estudio del tamaño óptimo

18 4.2 CARACTERIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA
Caracterización del algoritmo y la tecnología Con ruido gausiano

19 4.2 CARACTERIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA
Caracterización del algoritmo y la tecnología Con ruido gausiano

20 4.2 CARACTERIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA
Caracterización del algoritmo y la tecnología Con ruido gausiano

21 4.2 CARACTERIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA
Caracterización del algoritmo y la tecnología Con ruido Salt & Pepper

22 4.2 CARACTERIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA
Caracterización del algoritmo y la tecnología Con ruido Salt & Pepper

23 4.2 CARACTERIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA
Caracterización del algoritmo y la tecnología Con ruido Salt & Pepper

24 4.2 CARACTERIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA
Caracterización del algoritmo y la tecnología Con ruido Blur

25 4.2 CARACTERIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA
Detección de colores alterados

26 4.2 CARACTERIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA
Sustitución de los círculos negros

27 CONCLUSIONES Desarrollo de una nueva tecnología a partir de un problema previo Desarrollado un algoritmo que es capaz de detectar nuestra tecnología Mejora de la detección ocular en un 20% (absoluta). Se han detectado algunos puntos críticos de nuestra tecnología que mejorarán sus resultados en un 20%.

28 CONCLUSIONES Líneas de trabajo futuras:
Estudio pormenorizado formas y colores incluidos. Adición etapa de ‘Watermarking’ al algoritmo para incrementar la seguridad.