La expresión facial es uno de los medios más comunes y naturales que tiene el ser humano, para transmitir información sobre sus emociones e intenciones. Su análisis es un área de investigación activa desde el trabajo realizado por Charles Darwin en 1872 y recientemente, su reconocimiento de forma automatizada, ha tenido un gran desarrollo gracias a los avances en áreas como visión computacional y aprendizaje de máquina. A pesar de lo mencionado anteriormente, uno de los principales retos que se tiene por resolver, para lograr un sistema robusto, radica en el modo en que se extraen las características faciales; es decir, el modo en que el computador representará el rostro, que facilite la distinción de las expresiones. Factores como la iluminación de la imagen, la cercanía o lejanía del rostro en la imagen, o incluso el ángulo del rostro (oclusión) pueden afectar la correcta extracción de las características por lo que deben ser abordados para lograr de forma ideal el reconocimiento de las expresiones faciales. Este proyecto de investigación se enfoca en el estudio de la aplicación del descriptor LBP, como método basado en apariencia, para describir las expresiones en el rostro y así poder clasificarlas entre las emociones básicas mediante el uso de técnicas Boosting de aprendizaje de máquina. / Tesis

En la presente tesis se realizó la elaboración de un programa de registro de imágenes, la cual hace uso de fotografías obtenidas desde un vehículo aéreo no tripulado (en este caso un hexacóptero), las imágenes son capturadas con dos tipos de lente que nos dan información de la imagen en espectro infrarrojo cercano y rojo visible, estas imágenes son parte de un gran área de cultivo y mediante una ráfaga continua y secuencial de capturas que poseen área en común, se intenta abarcar toda la superficie de interés, con el desarrollo de esta aplicación se busca realizar el mosaico de imágenes aéreas de campos de cultivo. El proyecto también abarca el uso de diferentes algoritmos de registro de imágenes los cuales serán comparados para observar sus características resultantes, tales como: robustez y velocidad de procesamiento. El resultado final nos facilitará información espacial que será crucial en la toma de decisiones y posterior ejecución de acciones para el mejoramiento del campo de cultivo. En el primer capítulo se dan alcances generales de la problemática así como una explicación de lo que supone la obtención de un mosaico de imágenes aéreas. En el segundo capítulo se detalla acerca de las tecnologías actuales para el registro de imágenes, así como un breve repaso de algunos conceptos que nos permitan encaminarnos en la solución del problema. En el tercer capítulo se expone una breve explicación de los algoritmos a usar en la comparativa propuesta para el registro de imágenes. Finalmente en el capítulo cuatro se realizan pruebas de rendimiento entre los algoritmos propuestos, además de mostrar los resultados de los mosaicos obtenidos. / Tesis

Natural vibrissae fulfill a lot of functions. Next to object distance detection and object shape recognition, the surface texture can be determined. Inspired by the natural process of surface texture detection, the goal is to adapt it by technical concepts. Modeling the vibrissa as an Euler­Bernoulli bending beam and the vibrissa-surface contact with respect to Coulomb's Law of Friction, the first approach is formed by the group of Steigenberger and Behn. Due to the surface contact, the vibrissa gets deformed. Initiating a linear movement of the beam support in the way that the bearn tip gets pushed, first the beam tip is sticking to the surface. The acting friction force prevents a movement of the beam tip until the static friction coeflicient is reached. The displacement of the support corresponds to changes in the acting forces and moment. Out of these changes the coeflicient of static friction can be determined. Advancing the present model, the effects of an elastic support, a conical shape of the considered beam, a natural pre-curved (stress free) beam and an inclined contact plane on the resulting forces and moments are analyzed in an analytical way, and then discussed by numerical simulations in performing parameter studies. All these special features of the beam as a tactile sensor are successfully studied. The results for the conical beam shape are only of theoretical relevance. In a next step, a quasi-static model is compared to experimental data to verify the concept. The displacement is represented by a linear, stepwise change of the support of the sensor. By image processing the deformations of the beam for every support position are analyzed. This information is compared to the simulation. The concept in principal is confirmed by the experiments. / Tesis

En esta ceremonia se brindará un merecido reconocimiento a los graduados del Grupo de Excelencia Académica. Participarán los graduados del GEA en julio de 2021.

Actualmente se poseen distintos sistemas de seguridad en edificios, donde el acceso vehicular es realizado manualmente por medio de personal del edificio. Este método da lugar a esperas cuando se tiene un visitante y se tiene que autorizar su entrada, ya que se tiene que contactar con el personal para confirmar. Asimismo, para los residentes en ciertos casos puede ser un inconveniente perder su llave de acceso. La propuesta de este trabajo es la creación de un software de reconocimiento de placas vehiculares el cual será de ayuda a los sistemas de control de acceso utilizados en edificios. El software intentará automatizar el proceso de acceso de residentes y visitantes autorizados por medio de acceso basado en reconocimiento visual de la placa vehicular. En el mundo son usados sistemas de reconocimiento de placas vehiculares que apoyan en labores de vigilancia, parqueo inteligente y control de tráfico. El uso de estos sistemas es impulsado por los gobiernos que los usan, difundiendo el desarrollo a través de inversiones tecnológicas o por empresas que ofrecen el servicio, sin embargo, por ejemplo en nuestro país, aún no se tiene un sistema de este tipo que funcione adecuadamente, esto podría ser por diferentes motivos, donde el más característico es el poco control sobre la norma del uso de las placas de autos. En ese sentido nuestra propuesta se restringirá al uso del sistema dentro de un ambiente controlado como el acceso a un edificio por parte de residentes y visitantes autorizados. El principal problema que se abordará en el presente trabajo es el referido a la detección automática de la placa vehicular del sistema peruano de placas vehiculares, lo cual implica realizar un pre-procesamiento de la imagen el cual incluye la binarización y detección de bordes de la imagen, y finalmente la segmentación (detección) de la placa. Una vez detectada la placa, esta puede ser procesada por un sistema de reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Lo que se pretende es desarrollar un método que extraiga la placa de los automóviles, teniendo como espacio de aplicación controlado el acceso vehicular de un edificio, considerando las características de las placas de autos nacionales además de los factores de error presentes en el entorno peruano. / Tesis

Ingeniero Civil Industrial / Autor no autoriza el acceso a texto completo de su ... / El trabajo que se presenta a continuación fue desarrollado en la empresa nacional SINACOFI S.A. (Sistema nacional de Comunicaciones Financieras), la cual por años ha buscado desarrollar nuevos servicios tecnológicos destinados a satisfacer las necesidades del cliente. El objetivo del proyecto consiste en diseñar sistemas de prevención de fraude utilizando biometría facial y por voz (tecnología definidas previamente por la empresa) siendo capaces de adaptarse a las condiciones técnicas, de seguridad, legal y de negocio del sector financiero en Chile. A lo largo de este informe se explica que es biometría y las diferentes tecnologías con las que cuenta. Se hará hincapié principal en el análisis de biometría facial y por voz, estudiando sus ventajas, aplicaciones internacionales y proveedores, permitiendo de esta manera diseñar la estrategia de implementación de estos servicios. La estrategia diseñada cuenta con la descripción del servicio que será ofrecido, el producto utilizado, el tipo de contrato que se llevará a cabo con los proveedores del software el que fue definido como partner, las fases de la implementación en el mercado, los alcances de cada una de ellas con respecto a los usuarios de los bancos y el precio con que saldrá el servicio al mercado, el cual para biometría facial será de $1.099.990 por cada 10.000 usuarios y de $149.990 para el sistema de biometría por voz por cada 1.000 usuarios. Finalmente se muestra el análisis económico para cada uno de los proyectos, donde se identificaron costos de inversión, ingresos, egresos para cada proyecto y un completo análisis de sensibilidad con 5 escenarios distintos basados en la variación de demanda del primer año, tipo de cambio y crecimiento trimestral. Además se muestran los flujos de caja para cada proyecto, los cuales entregaron un VAN de $ 818.569.893 para biometría facial y $ 221.664.596 para biometría por voz considerado con una tasa trimestral del 3,89%.

Ingeniero Civil en Computación / El objetivo del trabajo aquí descrito es enfrentar el problema de detección y reconocimiento de personajes animados en la animación japonesa, también llamada animé. La resolución de este problema es importante por varias razones; no sólo pertenece a una familia de problemas difíciles de resolver, sino que solucionarlo significa la construcción de variadas herramientas para problemas reales en la vida diaria de animadores, editores y consumidores de animación japonesa en el mundo. Para resolver el problema, se propone un proceso de solución compuesto por 4 subprocesos que cumplen tareas específicas: la determinación de fotogramas dentro del material animado, la detección de rostros dentro de los fotogramas seleccionados, el diseño y la determinación de características visuales que describan los rostros detectados y, por último, la determinación de medidas de comparación para las características visuales antes calculadas, y la posterior búsqueda de elementos similares dentro de un conjunto de datos. En particular, la etapa de detección de rostros requiere el entrenamiento de un mecanismo de detección, lo que es costoso en términos de extracción de datos y tiempo de procesamiento. Además, la determinación de características visuales resulta difícil debido a la incertidumbre que la caracteriza. En definitiva, el desafío abordado por este proyecto no sólo comprende implementar una solución que logre resolver los problemas planteados anteriormente, pero además lograr generar resultados que puedan competir con las mejores soluciones en la actualidad, ya sea en precisión o performance, y además procurando no descuidar las buenas prácticas de desarrollo como la inclusión de tests o documentación. Para la implementación de la solución se propone un conjunto de scripts en el lenguaje Python, aprovechando la facilidad de desarrollo y las ventajas que provee la biblioteca OpenCV para el análisis y procesamiento de imágenes, videos y de datos relacionados. Finalmente, se definen ciertos experimentos que permiten evaluar la efectividad de la solución propuesta. En esta sección se ve demostrado que el problema no sólo es posible de resolver, sino que varios resultados exceden lo esperado en términos de precisión y performance. En particular, se observa que el mecanismo de detección propuesto alcanza una precisión de más del 80 % a pesar de haber sido entrenado con solamente 800 ejemplos positivos, mientras que la característica diseñada para el reconocimiento alcanza una precisión promedio del 35 % para las consultas elegidas.

El presente trabajo tiene como fin el desarrollo de un sistema de reconocimiento de gestos dinámicos aplicable a interfaces humano-computador. El reconocimiento es puramente visual, con imágenes obtenidas de una cámara web convencional. Un sistema de visión computacional previamente desarrollado permite extraer la posición de la cara y las manos. El trabajo se desglosa en dos objetivos. El primer objetivo es revisar y mejorar dicho sistema de visión computacional para alcanzar una mayor robustez en el tracking (seguimiento) de los movimientos corporales del usuario. El segundo objetivo consiste en proponer y estudiar un método de reconocimiento de gestos dinámicos caracterizados por la trayectoria de la mano. Para abordar el primer objetivo, se ponen a prueba varias modificaciones del sistema de tracking actual: restricción de la zona de tracking a la zona con piel y movimiento, extracción de nuevas características del objeto seguido, actualización en línea de dichas características, y búsqueda del objeto seguido a partir de múltiples puntos iniciales en la imagen. En cuanto al segundo objetivo, se observa que el reconocimiento de gestos dinámicos es un problema de reconocimiento de patrones espacio-temporales. Como tal, está sujeto a las variaciones de velocidad y geometría con que los usuarios realizan los gestos, lo cual hace necesario el uso de métodos estadísticos que den cuenta de tales variaciones. En este trabajo, se propone un método novedoso que evita el análisis temporal explícito, al reducir la secuencia de manos detectadas a estadísticas puramente geométricas. Estas estadísticas son suministradas continuamente a un conjunto de clasificadores Naïve Bayes, que entregan probabilidades de ejecución de cada gesto conocido por el sistema; al encontrarse un máximo local en dicha probabilidad, se declara la posible presencia de un gesto, el cual es validado mediante la comparación con plantillas. Se usan algunas reglas sencillas para abordar el problema de subgestos (reconocimiento errado de un gesto en vez de otro que lo contiene) y se aplican heurísticas como examinar la velocidad de la mano para determinar si el usuario desea dar por terminado el gesto o no. Los resultados de los experimentos muestran una mejoría pequeña del rendimiento del tracking gracias a los cambios introducidos. En tanto, el sistema obtiene una tasa de reconocimiento del 81,7% al reconocer dígitos dibujados con el puño en el aire, desempeño que podría ser mejorado desarrollando un mejor sistema de tracking de la mano y usando métodos geométricos más sofisticados que los propuestos en este trabajo. La velocidad de funcionamiento es de 6 a 7 cuadros por segundo, suficiente para su uso en tiempo real. El sistema también ha sido puesto a prueba con el robot de servicio Bender, con gestos diseñados especialmente para controlarlo, obteniendo una tasa de reconocimiento de 78,5%.

La detección y localización de iris es uno de los temas más interesantes en el área de detección de patrones, debido a que es un paso crucial para el desarrollo adecuado de aplicaciones más complejas como: sistemas de vigilancia; verificación de identidad; interfaces hombre-máquina; sistemas de ayuda para individuos con discapacidad, entre muchos otros. Lo anterior mezclado al fuerte crecimiento en el mercado biométrico alrededor del mundo hacen que sea de gran importancia encontrar nuevas metodologías de detección de iris rápidas y precisas que permitan adaptarse a condiciones y ambientes complejos. En este trabajo de memoria se estudian dos métodos que apuntan a mejorar la localización del iris. El primero de ellos define parámetros asociados a moldes utilizados para detectar el borde entre el iris y la esclerótica del ojo. Dichos parámetros no han sido optimizados sino especificados intuitivamente por seres humanos. Por medio del algoritmo de optimización por enjambre de partículas son optimizados los parámetros en una base de entrenamiento, y se generalizan los resultados en varias bases de prueba y los errores utilizan una métrica basada la diferencia entre la detección y el centro real del iris. Este error es normalizado dividiendo por la distancia entre los centros de ambos ojos. Los resultados muestran mejoras respecto del caso sin optimizar en la eficacia de la detección de un 4% en FERET y un 5.7% en Bio ID. Estos porcentajes se refieren a la cantidad de imágenes que cumplen con poseer un error menor a un 1%. El costo computacional adicional es el aumento en los tiempos de detección en un de un 130 a un 172 milisegundos por cuadro en FERET y de 69.85 a 92.57 milisegundos por cuadro en Bio Id. El segundo método propone rediseñar los moldes de manera automática utilizando enjambre de partículas, ya que el modelo propuesto de arcos concéntricos puede no ser el óptimo. Se obtuvieron mejoras respecto de los moldes de arcos concéntricos en la base Bio ID del 8.5%. En la base FERET los resultados no mejoran, pero el tiempo de cómputo se reduce de 130 milisegundos por cuadro a 19.57 milisegundos por cuadro en el mejor caso. Estos moldes deben ser precisos en la detección del iris y también deben involucrar la menor cantidad de cómputos posibles. Para lograr este propósito se deben definir eficientemente los tamaños de dichos moldes, existiendo un compromiso entre los resultados de reconocimiento y la eficiencia de este resultado.

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