Sistema de re-identificación de personas a través de las características faciales y soft-biométricas el color de la vestimenta, utilizando algoritmos de Visión por Computadora y Machine Learning

Abstract

Este proyecto está enfocado en la creación de un sistema de Re-Identificación de personas a través de las características faciales y soft-biométricas el color de la vestimenta, utilizando algoritmos de Visión por Computadora y Machine Learning el cual será implementado en un entorno controlado en la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE sede Latacunga. Para el reconocimiento facial se utilizó el descriptor LBPH debido a que detecta el ángulo de la cabeza, los algoritmos Haar Cascade y Viola Jones debido a su eficiencia en términos de procesamiento, eficacia para reconocer rostros, para el reconocimiento del color de la vestimenta se utilizó el clasificador SVM con ayuda del descriptor LBPH debido a su robustes en la variación de iluminación, creando modelos óptimos tanto para la detección del rostro como del color de la vestimenta por medio de un dataset generado en los pasillos de la Universidad tomando en cuenta la iluminación, no tener obstrucciones (mascarilla, gafa, gorras, bufanda), no se reflejen las personas en el suelo, las cámaras deben tener buena resolución y estar estática, que no existan cambios de ropa drásticamente. Para que el sistema se ejecute en tiempo real se optó por utilizar multiprocesadores, el primero para la Re-Identificación por medio del rostro el segundo para crear el modelo de color de la vestimenta y el tercero para para la Re-Identificación por medio del color de la vestimenta, dándonos como resultados en la detección de color de vestimenta un porcentaje de predicción del 78.77%, además en el modelo de reconocimiento facial se obtuvo un porcentaje de predicción del 86.48%.