Doctor en Ingeniería Eléctrica / Face recognition is one of the most active areas of research in computer vision because of its wide range of possible applications in person identification, access control, human computer interfaces, and video search, among many others. Face identification is a one-to-n matching problem where a captured face is compared to n samples in a database. In this work a new method for robust face recognition is proposed. The methodology is divided in two parts, the first one focuses in face recognition robust to illumination, expression and small age variation and the second part focuses in pose variation. The proposed algorithm is based on Gabor features; which have been widely studied in face identification because of their good results and robustness. In the first part, a new method for face identification is proposed that combines local normalization for an illumination compensation stage, entropy-like weighted Gabor features for a feature extraction stage, and improvements in the Borda count classification through a threshold to eliminate low-score Gabor jets from the voting process. The FERET, AR, and FRGC 2.0 databases were used to test and compare the proposed method results with those previously published. Results on these databases show significant improvements relative to previously published results, reaching the best performance on the FERET and AR databases. Our proposed method also showed significant robustness to slight pose variations. The method was tested assuming noisy eye detection to check its robustness to inexact face alignment. Results show that the proposed method is robust to errors of up to three pixels in eye detection. However, face identification is strongly affected when the test images are very different from those of the gallery, as is the case in varying face pose. The second part of this work proposes a new 2D Gabor-based method which modifies the grid from which the Gabor features are extracted using a mesh to model face deformations produced by varying pose. Also, a statistical model of the Borda count scores computed by using the Gabor features is used to improve recognition performance across pose. The method was tested on the FERET and CMU-PIE databases, and the performance improvement provided by each block was assessed. The proposed method achieved the highest classification accuracy ever published on the FERET database with 2D face recognition methods. The performance obtained in the CMU-PIE database is among those obtained by the best published methods. Extensive experimental results are provided for different combinations of the proposed method, including results with two poses enrolled as a gallery.

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Memoria para optar al título de Diseñadora Gráfica / El presente proyecto tiene como principal objetivo el generar una concientización respecto al extravío de personas en Chile. Por medio de una serie de experimentaciones visuales y la inclusión de un dispositivo interactivo, se busca crear una experiencia que integre el diseño y la tecnología con los recursos de investigación que poseen actualmente las Instituciones nacionales. Dentro del proceso fue fundamental, en primer lugar, formar de una base de datos e imágenes que pudiera aportar información sobre las personas extraviadas ¿Cuántas se pierden?, ¿Donde se pierden? y ¿Por qué?. En segundo lugar, fue necesario adoptar una metodología que permitiera filtrar y pasar de toda esa información a una visualización para finalmente, llegar al desarrollo de la experiencia, a través de la construcción de un primer prototipo y la creación de un registro visual que recoge todas las reflexiones y reacciones de quienes participaron.

TESIS PARA OPTAR AL GRADO DE MAGÍSTER EN MARKETING / El uso de endorsers o voceros de marca es cada vez una práctica más común en la comunicación de marketing. En esta investigación se analiza en profundidad la efectividad del uso de los principales tipos de endorsers; celebridades, expertos y típicos consumidores, sobre la publicidad de distintos tipos de producto, seleccionados a partir de sus distintos tipos de riesgo asociados. Los resultados exponen la relevancia del uso de celebridades como endorsers, incluso por sobre cualquier otro tipo de comunicador. En particular, se comprueba la importancia del proceso de elección de la celebridad, donde se aplican las principales escalas para medir su credibilidad. Es decir, la elección de una celebridad bien validada puede generar un impacto significativo en el éxito de la comunicación de marca. Además, se observa que el uso de avisos sin endorser es una alternativa válida para generar impacto en las distintas actitudes de los consumidores, entregando valor al diseño y producción de avisos y comunicación de marca de altos estándares. Finalmente, se observa una superioridad de los productos de alto riesgo psicológico y social, confirmando que existen diferencias en las percepciones de los consumidores según el tipo de producto expuesto.

En el seguimiento de rostros e iris existe una gran cantidad de trabajos publicados, basados en diferentes técnicas consideras invasivas como: montaje de dispositivos electrónicos (electrodos, cámaras). Aprovechando la mayor velocidad de procesamiento alcanzada por los computadores personales y la disminución de costos de los sistemas de adquisición de video, se han desarrollado diferentes métodos no invasivos para el seguimiento de iris y rostros. En el Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile, se desarrolló un método no invasivo de seguimiento de iris que consiste en tres etapas: detección gruesa de la posición del rostro, detección fina y estimación del tamaño del rostro, y detección de la posición y tamaño del iris. La detección gruesa usa la metodología de Maio y Maltoni. La detección fina se realiza con una integral de línea, utilizando un molde antropométrico del rostro inclinado en el eje coronal, transversal y sagital, sobre una imagen direccional de entrada, estimándose así la posición, inclinación y tamaño del rostro. Conociendo estos valores es posible definir zonas de búsqueda más probables del iris. En la que se busca la posición y tamaño del iris recorriéndola con unos moldes semicirculares. Para el desarrollo de los nuevos moldes antropométricos y validación de la metodología, se construyeron bancos de imágenes estáticas de 5 individuos con rotaciones en el eje transversal. Los individuos rotaron sus rostros desde -45º a 45º con un paso de 15º. Además se construyeron 4 secuencias de video para los mismos individuos, que rotan sus rostros en el eje transversal y coronal. Se construyeron 4 secuencias de video de individuos que rotan su rostro en el eje sagital. Con estos bancos de imágenes se construyeron modelos empíricos de la variación de las posiciones de las características antropométricas del rostro y la excentricidad del rostro, frente a las rotaciones, transversales y sagitales. Finalmente se construyeron 4 secuencias de video de individuos que rotan su rostro en los 3 ejes. La metodología desarrollada se evaluó en el banco de secuencias de video para las rotaciones en los diferentes ejes. Para la rotación transversal se obtuvo que en todas las secuencias el desempeño es mayor que 89% y en 2 alcanza el 100%. Para el caso de la detección del iris se observa que el porcentaje de detección correcta fue mayor que 75% y en 2 secuencias fue mayor que 90%. Para el seguimiento sagital se obtuvo que la detección de rostros en tres de las secuencias fue más de 89% sólo en una se tiene 78%, en una alcanza 99%. Para el caso de la detección del iris se observa que el porcentaje de detección correcta fue mayor que 89% en 3 de las secuencias y en 1 secuencia mayor que 86%. En la rotación 3D se obtuvo valores de la tasa de detección correcta del rostro en tres secuencias mayores que 93% y en sólo una es de 18%. La tasa de detección correcta del iris sólo en una secuencia presenta un valor de 83%, en otra se alcanza 89% y en dos de ellas se supera el 90% de detección correcta. La metodología desarrollada para el seguimiento de rostros selectiva en el eje transversal con un paso de 20º, en el sagital con paso de 20º y en el coronal con paso de 15º. Se midieron los tiempos de procesamiento para rotaciones coronal-transversal y 3D. Para estos ejes se obtuvo un tiempo promedio de 0,020 s, y 0,028 s respectivamente, pudiéndose procesar hasta 50 imágenes y 35 imágenes por segundos respectivamente. Estos tiempos se midieron en un computador Pentium 4 de 3,2 GHz. Estos resultados permiten aplicar la metodología en tiempo real.

Doctor en Ingeniería Eléctrica / Face recognition depends strongly on illumination conditions, especially in non-controlled scenarios where face illumination is not homogeneous. For this reason, illumination compensation is crucial in this task. Several methods for illumination compensation have been developed and tested on the face recognition task using international available face databases. Among the methods with best results are the Discrete Cosine Transform (DCT), Local Normalization (LN) and Self-Quotient Image (SQI). Most of these methods have been applied with great success in face recognition using a principal component classifier (PCA). In the last decade, Local Matching Gabor (LMG) classifiers have shown great success in face classification relative to other classifiers. In all cases, the illumination compensation methods improve the face recognition rates in unevenly illuminated images, but affect negatively in some well illuminated images. The aim of this thesis is to propose improvements to the current illumination compensation methods to obtain improved face recognition rates under different illumination conditions. Using genetic algorithms (GAs), parameters of the SQI method were selected to improve face recognition. The parameters optimized by the GA were: the fraction of the mean value within the region for the SQI, selection of Arctangent, Sigmoid, Hyperbolic Tangent or Minimum functions to eliminate noise, and the weight values of each filter are selected within a range between 0 and 1. The results obtained after using the proposed method were compared to those with no illumination compensation and to those previously published for SQI method. Four internationally available face databases were used: Yale B, CMU PIE, AR, Color FERET (grayscaled), where the first three contain face images with significant changes in illumination conditions, and the fourth one contains face images with small changes in illumination conditions. The proposed method performed better than SQI in images with non-homogeneous illumination. In the same way, GAs were used to optimize parameters of the modified LN and SQI methods in cascade for illumination compensation to improve face recognition. The main novelty of this proposed method is that it applies to non-homogeneous as well as homogeneous illumination conditions. The results were compared to those of the best illumination compensation methods published in the literature, obtaining 100% recognition on faces with non-homogeneous illumination and significantly better results than other methods with homogeneous illumination. Also, the DCT, LN, and SQI illumination compensation methods were optimized using GAs to be used with the LMG face classifier. Results were tested on the FERET international face database. Results show that face recognition can be significantly improved by modified versions of the current illumination compensation methods. The best results are obtained with the optimized LN method which yields a 31% reduction in the total number of errors in the FERET database. Finally, an extension of the LN method using Kolmogorov-Nagumo-based statistics was proposed to improve face recognition. The proposed method is a more general framework for illumination normalization and it was showed that LN is a particular case of this framework. The proposed method was assessed using two different classifiers, PCA and LMG, on the standard face databases Extended Yale B, AR and Gray FERET. The proposed method reached significantly better results than those previously published for other versions of LN on the same databases.