Desarrollo de un Método de Clasificación de Edad para Imágenes Faciales Basado en Análisis Antropométrico y de Texturas

Abstract

Un sistema que ayude a determinar la edad de las personas se transforma en una gran ayuda para facilitar una serie de tareas, como estudios de mercadeo, selección de contenidos aptos para ciertos grupos etarios, entre otros sistemas basados en interacciones humanas. El presente trabajo expone el desarrollo de un algoritmo que sea capaz de estimar edad y clasificar en rangos etarios utilizando rostros frontales, realizando para ello un análisis antropométrico de proporciones faciales en conjunto con un análisis de textura de la piel en determinadas zonas claves del rostro. Para ello es que se calculan ciertas proporciones del rostro y, por otro lado, se determina el nivel de arrugas, mediante la obtención de la intensidad, cantidad y distribución espacial de dichos surcos en la piel. Con tales datos se efectúa un procedimiento de clasificación, contrastando un par de algoritmos de aprendizaje computacional conocidos como redes neuronales artificiales y máquinas de soporte vectorial. Para ajustar los parámetros del algoritmo anteriormente descrito, se aplica una optimización por enjambre de partículas. Con todo esto en mente, el clasificador con mejor desempeño es el que en función de la cantidad de grupos previamente definidos (e.g. niño, joven o adulto) entregue la mayor tasa de aciertos, o el que mediante una aproximación de la edad real (en cantidad de años) presente un menor error. Para dichas tareas se obtuvo una clasificación con una tasa de aciertos de un 98% en promedio para 2 clases, y 6 años de error en promedio para la estimación de la edad real del sujeto.