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Seguimiento 3D de Rostros e Iris Mediante Moldes AntropométricosLazcano González, Vanel Andrés January 2006 (has links)
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.
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