{"id":1760,"date":"2018-12-16T22:32:51","date_gmt":"2018-12-17T04:32:51","guid":{"rendered":"http:\/\/naps.com.mx\/blog\/?p=1760"},"modified":"2019-01-15T12:09:40","modified_gmt":"2019-01-15T18:09:40","slug":"fundamentos-del-reconocimiento-facial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/naps.com.mx\/blog\/fundamentos-del-reconocimiento-facial\/","title":{"rendered":"Fundamentos del reconocimiento facial"},"content":{"rendered":"

Analizamos los fundamentos del reconocimiento facial, su clasificaci\u00f3n y las fases o m\u00f3dulos de un sistema de reconocimiento facial.<\/strong><\/em><\/p>\n

<\/p>\n

Fundamentos del reconocimiento facial<\/h2>\n

El primer sistema de reconocimiento facial fue desarrollado en 1973 y desde entonces el estudio de \u00e9sta parte de la ciencia ha avanzado mucho. Sin embargo, el reconocimiento facial autom\u00e1tico a\u00fan enfrenta muchos desaf\u00edos.<\/p>\n

\"fundamentos<\/a>

Aprende sobre los fundamentos del reconocimiento facial (Imagen: govtech.com)<\/p><\/div>\n

Clasificaci\u00f3n de los sistemas de reconocimiento facial<\/h2>\n

Una clasificaci\u00f3n para los sistemas de reconocimiento facial toma en cuenta la cooperaci\u00f3n del usuario. Se tienen escenarios de usuarios cooperativos<\/strong> cuando el usuario est\u00e1 dispuesto a cooperar presentando su rostro de manera adecuada. \u00c9ste tipo de sistemas se encuentran por ejemplo, en aplicaciones como el control de acceso f\u00edsico. En los escenarios de usuarios no cooperativos<\/strong>, t\u00edpico en aplicaciones de vigilancia, el usuario no es consciente de estar siendo identificado.\u00a0<\/span><\/p>\n

Otra clasificaci\u00f3n considera la distancia f\u00edsica entre la c\u00e1mara y el rostro. Se considera reconocimiento de campo cercano<\/strong> cuando la distancia es menor a 1 metro. Las distancias mayores a eso se consideran de campo lejano<\/strong>. Las aplicaciones de campo lejano representan a\u00fan muchos desaf\u00edos.<\/p>\n

M\u00f3dulos de un sistema de reconocimiento facial<\/h2>\n

Un sistema de reconocimiento facial consta por lo general de cuatro m\u00f3dulos:\u00a0<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Detecci\u00f3n facial<\/strong>. Consiste en diferenciar lo que es rostro de lo que no lo es (el fondo de la imagen). En \u00e9sta fase o m\u00f3dulo se localizan los puntos de referencia del rostro como pueden ser los ojos, la nariz, la boca y el contorno facial.<\/li>\n
  2. Normalizaci\u00f3n<\/strong>. Se normaliza o registra el rostro geom\u00e9tricamente y fotom\u00e9tricamente.<\/li>\n
  3. Extracci\u00f3n de las caracter\u00edsticas del rostro<\/strong>. \u00c9sta operaci\u00f3n se realiza sobre la cara normalizada a fin de extraer informaci\u00f3n relevante que se emplear\u00e1 para buscar coincidencias.<\/li>\n
  4. B\u00fasqueda de coincidencias.<\/strong> Las caracter\u00edsticas del rostro se comparan con otros rostros registrados en la base de datos.<\/li>\n<\/ol>\n

    El reconocimiento facial ha demostrado su eficiencia y se considera que puede superar -en entornos controlados- el rendimiento del reconocimiento humano, principalmente cuando la base de datos a analizar tiene un gran n\u00famero de rostros.<\/p>\n

    Sin embargo, en entornos no controlados todav\u00eda enfrenta muchos desaf\u00edos.<\/p>\n

    Referencias<\/h3>\n
      \n
    1. Jain, A. K., & Li, S. Z. (2011). Handbook of face recognition<\/i><\/a>. New York: Springer.<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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