Componente para la clasificación de rasgos biométricos faciales basado en las características geométricas

Abstract

El ser humano a menudo utiliza el rostro para identificar a las personas. Con los avances alcanzados en las ciencias de la computación, actualmente se pueden realizar reconocimientos automáticos de forma similar. En el rostro de una persona se ubican un conjunto de elementos o rasgos (boca, ojos, cejas, nariz, orejas, contorno del rostro, pómulos, entre otros), cuyas características más representativas o discriminantes pueden ser medidas y de esta manera asociar estas mediciones a la persona. El objetivo de la investigación es desarrollar un componente que permita reducir el espacio de búsqueda, a través de la clasificación de rasgos biométricos faciales, específicamente rostro, nariz y boca, basado en las características geométricas del rostro; para mejorar la precisión de clasificación en el Sistema de reconocimiento facial desarrollado en el Centro de Identificación y Seguridad Digital (CISED) de la Universidad de las Ciencias Informáticas (UCI). Para ello se utilizaron las tareas de Minería de Datos (MD): agrupamiento y clasificación, a través de los algoritmos K-medias y K-vecinos más cercanos, respectivamente. Teniendo en cuenta las variaciones de iluminación, escala y pose de las imágenes faciales de la base de datos de prueba, los resultados obtenidos en cuanto al rendimiento del proceso de clasificación fueron de 0.89 segundos, demostrando la disminución del tiempo de respuesta de este proceso en el sistema. La base de datos fue particionada en 80 grupos reduciendo así el espacio de búsqueda y arrojando resultados de efectividad general de 69%, evidenciando el cumplimiento del objetivo propuesto.