Técnicas de reconocimiento facial: vista general

Las técnicas de reconocimiento facial se pueden dividir en tres categorías: los métodos que utilizan imágenes de intensidad, los que tratan con secuencias de video y los que requieren otros datos sensoriales, como información 3D o imágenes en infrarrojo.

Mapa mental de las técnicas de reconocimiento facial comentadas en éste artículo.

Técnicas de reconocimiento facial

Métodos que utilizan imágenes de intensidad

Entre las técnicas de reconocimiento facial se cuentan los métodos que utilizan imágenes de intensidad.  Éstos se dividen en dos categorías principales: basadas en características y holísticos 

Los enfoques basados en características procesan la imagen de entrada para identificar, extraer y medir los rasgos faciales distintivos como los ojos, boca o nariz. Posteriormente, se calculan las relaciones geométricas entre esos puntos faciales para obtener un vector de características geométricas. 

Los enfoques holísticos utilizan descripciones de la imagen completa en vez de características locales del rostro. Estos esquemas se pueden subdividir en dos grupos: enfoques estadísticos y de Inteligencia Artificial.

En el enfoque estadístico la imagen se representa como una matriz de valores de intensidad y el reconocimiento se realiza mediante comparaciones de correlación entre la cara de entrada y las otras caras en la base de datos.

Los enfoques de inteligencia artificial utilizan herramientas como redes neuronales y técnicas de aprendizaje automático para el reconocimiento facial.

Reconocimiento facial a partir de secuencias de video

Un sistema de reconocimiento facial basado en video generalmente consta de tres módulos: uno para detectar el rostro; un segundo módulo para rastrearlo; y un tercero por reconocerlo. La mayoría de estos sistemas eligen unos cuantos buenos fotogramas y luego aplican una de las técnicas de reconocimiento de imágenes de intensidad a esos fotogramas para identificar al individuo. 

Técnicas de Reconocimiento facial a partir de otras entradas sensoriales

En los últimos años se ha prestado atención a la explotación de otras modalidades de detección, como 3D e imágenes infrarrojas.

Entre las ventajas del uso de 3D para el reconocimiento facial es que nos permite explotar características basadas en la forma y la curvatura de la cara sin ser afectados por las variaciones causadas por la iluminación, la orientación y el fondo. Sin embargo, son más complejos y su costo computacional es mayor.

Las siguientes técnicas se utilizan actualmente para obtener información en 3D:

• Sistemas de escaneo.
• Sistemas de luz estructurados: El único equipo que requieren son cámaras y algún tipo de sistema de proyección.
• Sistemas de visión estéreo: Intentan extraer información 3D de dos o más imágenes 2D del mismo objeto tomadas desde diferentes ángulos.
• Representación inversa: Intentan construir la forma de un objeto utilizando el conocimiento sobre la iluminación y las propiedades físicas del objeto.

En cuanto a las técnicas que utilizan imágenes en infrarrojo, éstas tienen la ventaja de que son relativamente insensibles a las variaciones en la iluminación, por loo que dichas imágenes pueden utilizarse como una opción para detectar y reconocer rostros.

Referencias

1. Jafri, R., & Arabnia, H. R. (2009). A survey of face recognition techniques. Jips, 5(2), 41-68.

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