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La detección de rostros es una tecnología informática que se utiliza en diversas aplicaciones para identificar rostros humanos en imágenes digitales . [ 1 ] La detección de rostros también se refiere al proceso psicológico mediante el cual los humanos localizan y prestan atención a los rostros en una escena visual. [ 2 ]
Definición y algoritmos relacionados
La detección de rostros puede considerarse un caso específico de detección de clases de objetos . En la detección de clases de objetos, la tarea consiste en encontrar la ubicación y el tamaño de todos los objetos en una imagen que pertenecen a una clase determinada. Algunos ejemplos son torsos, peatones y automóviles. La detección de rostros simplemente responde a dos preguntas: 1. ¿Hay rostros humanos en las imágenes o videos recopilados? 2. ¿Dónde se encuentra el rostro?
Los algoritmos de detección facial se centran en la detección de rostros humanos de frente. Es similar a la detección de imágenes, donde la imagen de una persona se compara bit a bit. La imagen se compara con la imagen almacenada en la base de datos. Cualquier cambio en las características faciales de la base de datos invalidará el proceso de comparación. [ 3 ]
Un método fiable de detección facial basado en el algoritmo genético y la técnica eigen-face [ 4 ] :
En primer lugar, se detectan las posibles regiones del ojo humano analizando todas las regiones de valle en la imagen en escala de grises. A continuación, se utiliza el algoritmo genético para generar todas las posibles regiones del rostro, que incluyen las cejas, el iris, la fosa nasal y las comisuras de la boca. [ 3 ]
Cada rostro candidato se normaliza para reducir tanto el efecto de iluminación, causado por una iluminación desigual, como el efecto de arrugamiento, debido al movimiento de la cabeza. El valor de aptitud de cada candidato se mide en función de su proyección sobre los rostros propios. Tras varias iteraciones, se seleccionan todos los rostros candidatos con un alto valor de aptitud para su posterior verificación. En esta etapa, se mide la simetría facial y se verifica la existencia de los diferentes rasgos faciales para cada rostro candidato.
Aplicaciones
captura de movimiento facial
reconocimiento facial
La detección facial se utiliza en biometría , a menudo como parte de (o junto con) un sistema de reconocimiento facial . También se emplea en videovigilancia , interfaces hombre-máquina y gestión de bases de datos de imágenes.
Fotografía
Algunas cámaras digitales recientes utilizan la detección de rostros para el enfoque automático. [ 5 ] La detección de rostros también es útil para seleccionar regiones de interés en presentaciones de diapositivas fotográficas que utilizan un efecto de Ken Burns de panorámica y escala .
Los electrodomésticos modernos también utilizan la detección de sonrisas para tomar una fotografía en el momento adecuado.
Marketing
La detección de rostros está despertando el interés de los profesionales del marketing. Se puede integrar una cámara web en un televisor para detectar cualquier rostro que pase. El sistema calcula entonces la raza, el género y el rango de edad del rostro. Una vez recopilada la información, se puede reproducir una serie de anuncios específicos para la raza, el género y la edad detectados.
Un ejemplo de este sistema es OptimEyes , que está integrado en el sistema de señalización digital Amscreen . [ 6 ] [ 7 ]
Inferencia emocional
La detección facial puede utilizarse como parte de una implementación de software para la inferencia emocional . La inferencia emocional puede utilizarse para ayudar a las personas con autismo a comprender los sentimientos de quienes las rodean. [ 8 ]
La detección de emociones en rostros asistida por IA ha ganado una tracción significativa en los últimos años, empleando varios modelos para interpretar estados emocionales humanos. El modelo CLIP de OpenAI [ 9 ] ejemplifica el uso del aprendizaje profundo para asociar imágenes y texto, facilitando una comprensión matizada del contenido emocional. Por ejemplo, combinado con un enfoque psicométrico de redes, el modelo se ha utilizado para analizar discursos políticos basándose en cambios en las expresiones faciales de los políticos. [ 10 ] La investigación generalmente resalta la efectividad de estas tecnologías, señalando que la IA puede analizar expresiones faciales (con o sin entonaciones vocales y lenguaje escrito) para inferir emociones, aunque persisten desafíos para distinguir con precisión entre emociones muy relacionadas y comprender los matices culturales. [ 11 ]
Lectura de labios
La detección facial es fundamental para el proceso de inferencia del lenguaje a partir de señales visuales. La lectura labial automatizada tiene aplicaciones que ayudan a las computadoras a determinar quién está hablando, lo cual es necesario cuando la seguridad es importante.
Véase también
Referencias
- ↑ "Detección facial: Reconocimiento facial y localización. Página principal" .
- ↑ Lewis, Michael B; Ellis, Hadyn D (2003), "Cómo detectamos un rostro: Un estudio de la evidencia psicológica", International Journal of Imaging Systems and Technology , 13 : 3–7 , doi : 10.1002/ima.10040 , S2CID 14976176
- 1 2 Sheu, Jia-Shing; Hsieh, Tsu-Shien; Shou, Ho-Nien (1 de diciembre de 2014). "Generación automática de expresiones faciales mediante deformación geométrica triangular" . Journal of Applied Research and Technology . 12 (6): 1115– 1130. doi : 10.1016/S1665-6423(14)71671-2 . ISSN 2448-6736 .
- ↑ Jun Zhang; Yong Yan; Lades, M. (1997). "Reconocimiento facial: Eigenface, coincidencia elástica y redes neuronales". Actas del IEEE . 85 (9): 1423– 1435. Bibcode : 1997IEEEP..85.1423J . doi : 10.1109/5.628712 .
- ↑ "Análisis de DCRP: Canon PowerShot S5 IS" . Dcresource.com. Archivado del original el 21 de febrero de 2009. Consultado el 15 de febrero de 2011 .
- ↑ El sistema de detección facial de Tesco desata un pánico innecesario por la vigilancia, Facebook fracasa con los adolescentes, dudas sobre Google+ | Tecnología | theguardian.com
- ↑ IBM debe abordar el problema de la privacidad en el reconocimiento facial | Tecnología | amarvelfox.com
- ↑ Bathelt, Joe; Geurts, Hilde M.; Borsboom, Denny (2022-06-01). "Más que la suma de sus partes: fusión de la psicometría de redes y la neurociencia de redes con aplicación en el autismo" . Neurociencia de redes . 6 (2): 445– 466. doi : 10.1162/netn_a_00222 . ISSN 2472-1751 . PMC 9207995. PMID 35733421 .
- ^ openai/CLIP , OpenAI, 16 de agosto de 2024 , consultado el 16 de agosto de 2024
- ↑ Tomašević, Aleksandar; Major, Sara (2024-08-01). "Análisis gráfico exploratorio dinámico de las emociones en la política" . Advances.in/Psychology . 2 : e312144. doi : 10.56296/aip00021 . ISSN 2976-937X .
- ↑ Khare, Smith K.; Blanes-Vidal, Victoria; Nadimi, Esmaeil S.; Acharya, U. Rajendra (2024-02-01). "Reconocimiento de emociones e inteligencia artificial: una revisión sistemática (2014–2023) y recomendaciones de investigación" . Information Fusion . 102 102019. doi : 10.1016/j.inffus.2023.102019 . ISSN 1566-2535 .
Enlaces externos
- Detección de rostros en imágenes: una encuesta
- Detección y reconocimiento facial: demostración en línea
- reconocimiento facial
- Reconocimiento y categorización de objetos