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Professor Guidedc.contributor.advisorPérez Flores, Claudio es_CL
Authordc.contributor.authorLazcano González, Vanel Andrés es_CL
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_CL
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Eléctricaes_CL
Associate professordc.contributor.otherEstévez Valencia, Pablo 
Associate professordc.contributor.otherHeld Barrandeguy, Claudio 
Associate professordc.contributor.otherGuarini Hermann, Marcelo
Admission datedc.date.accessioned2012-09-12T18:12:12Z
Available datedc.date.available2012-09-12T18:12:12Z
Publication datedc.date.issued2006es_CL
Identifierdc.identifier.urihttp://repositorio.uchile.cl/handle/2250/102818
Abstractdc.description.abstractEn 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.
Lenguagedc.language.isoeses_CL
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_CL
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/
Keywordsdc.subjectIngeniería Eléctricaes_CL
Keywordsdc.subjectDetección de rostroses_CL
Keywordsdc.subjectdetección de iris, rotación 3des_CL
Keywordsdc.subjectmoldes antropométricoses_CL
Keywordsdc.subjectdetección en tiempo reales_CL
Títulodc.titleSeguimiento 3D de Rostros e Iris Mediante Moldes Antropométricoses_CL
Document typedc.typeTesises_CL


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