Sistema de verificación de identidad enfocado en imágenes de rostros afectadas por oclusiones

Abstract

En el presente trabajo se busca proponer un sistema basado en inteligencia artificial para resolver el problema que presenta la empresa GeoVictoria S.A, correspondiente a verificar la identidad de personas utilizando rostros que están ocluidos por mascarillas. Para ello, primero es necesario obtener una base de datos de entrenamiento, utilizan- do datos públicos, y generar una base de datos de evaluación utilizando los datos privados, proporcionados por la empresa, la cual está separada en 4 casos para comprender el com- portamiento tanto del modelo base como de los modelos propuestos en cada uno. Luego se realiza una propuesta de varios modelos basados en las últimas publicaciones científicas relacionadas, los cuales son entrenados y se obtienen sus resultados, tanto durante el entrenamiento como en la etapa de evaluación. Al analizar los resultados obtenidos se obtiene que los modelos, cuya arquitectura está basada en redes tripletas, mejoran considerablemente las métricas de evaluación al verificar rostros que están ocluidos por mascarilla. Sin embargo, estos presentan métricas muy por debajo del modelo base en los casos en que no existen oclusiones. Por otra parte, el modelo actual de la empresa muestra tener los mejores resultados en todos los casos evaluados, excepto cuando existen oclusiones, lo cual afirma la hipótesis inicial de que el modelo falla ante este escenario. En función de los resultados se propone un sistema compuesto por el modelo de la empre- sa y por la arquitectura basada en tripletas, los cuales debiesen funcionar de manera separada dependiendo del caso. De manera general, se cumple el objetivo de proponer una arquitectura basada en inte- ligencia artificial para mejorar los resultados en la verificación de identidad cuando el rostro está ocluido por el uso de mascarilla.