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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/138773 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Aviv Notario, Daniel Andrés |
| Contributors | Barrios Núñez, Juan Manuel, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Departamento de Ciencias de la Computación, Navarro Badino, Gonzalo, Palma Lizana, Mauricio |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
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