Reconocimiento robusto de rostros usando imágenes térmicas

Abstract

El principal objetivo de este trabajo de tesis es el estudio del reconocimiento de rostros en el espectro térmico (8-12 µm). Como parte de este estudio se analizan y comparan el desempeño de métodos y algoritmos de reconocimiento de rostros en el espectro térmico. También, se propone una metodología para desarrollar robustamente el reconocimiento de rostros térmicos, y se analiza cómo el reconocimiento de rostros térmicos se ve afectado por los cambios que sufren las imágenes térmicas cuando son capturadas en diferentes periodos de tiempo debido a cambios en el metabolismo y condiciones ambientales. Los métodos de reconocimiento de rostros fueron seleccionados por el desempeño obtenido en otros estudios comparativos, trabajar en tiempo real, requerir sólo una imagen por sujeto y operar en línea. El estudio analiza 3 métodos basados en calces locales: Histogramas LBP, Histogramas WLD y Descriptores Jets de Gabor, y 2 métodos basados en calces globales: el método SIFT y SURF. Los métodos son comparados utilizando la base de datos creada UCHThermalFace, que permite evaluar los métodos en condiciones reales ya que incluyen variaciones naturales de iluminación, imágenes capturas en interior y exterior, expresiones faciales, pose, accesorios y oclusión. Se analiza el uso de las características vasculares del rostro, que pueden ser obtenidas utilizando una cámara térmica. Se propone una metodología basada en el uso combinado de características fisiológicas de la red vascular del rostro humano y la intensidad de los pixeles del rostro térmico, metodología llamada VascularThermalFace. Además, se aborda un estudio de reconocimiento de rostros cuando existe diferencia temporal en la adquisición de las imágenes térmicas. Se crearon y analizaron 2 bases de datos llamadas UCHThermalTemporalFace y UCHThermalFaceIndoorOutdoor, donde se visualizan variaciones en el metabolismo de los sujetos durante diferentes días. Las principales conclusiones de este estudio muestran que: (i) el mejor resultado entre velocidad de procesamiento y altas tasas de reconocimiento es alcanzado por el método de Histogramas WLD, (ii) se valida el uso de la metodología VascularThermalFace, debido al buen desempeño obtenido por todos los métodos de reconocimiento y sus altas tasas de reconocimiento, (iii) experimentos con imágenes adquiridas en diferentes periodos de tiempo, muestran que el desempeño de los métodos es alto y solamente dependen de una buena configuración de la cámara térmica, (iv) experimentos con imágenes adquiridas en sesiones de interior-exterior y viceversa, muestran que el desempeño es bueno para métodos basados en calces locales y bajo para métodos basados en calces globales. De estos resultados, es posible diseñar un sistema de reconocimiento de rostros térmico que sea eficiente y robusto.