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Descripción
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| Sin duda, el rostro humano ofrece mucha más información de la que pensamos. La cara transmite sin nuestro consentimiento señales no verbales, a partir de las interacciones faciales, que dejan al descubierto nuestro estado afectivo, actividad cognitiva, personalidad y enfermedades. Estudios recientes [OFT14, TODMS15] demuestran que muchas de nuestras decisiones sociales e interpersonales derivan de un previo análisis facial de la cara que nos permite establecer si esa persona es confiable, trabajadora, inteligente, etc. Esta interpretación, propensa a errores, deriva de la capacidad innata de los seres humanas de encontrar estas señales e interpretarlas. Esta capacidad es motivo de estudio, con un especial interés en desarrollar métodos que tengan la habilidad de calcular de manera automática estas señales o atributos asociados a la cara. Así, el interés por la estimación de atributos faciales ha crecido rápidamente en los últimos años por las diversas aplicaciones en que estos métodos pueden ser utilizados: marketing dirigido, sistemas de seguridad, interacción hombre-máquina, etc. Sin embargo, éstos están lejos de ser perfectos y robustos en cualquier dominio de problemas. La principal dificultad encontrada es causada por la alta variabilidad intra-clase debida a los cambios en la condición de la imagen: cambios de iluminación, oclusiones, expresiones faciales, edad, género, etnia, etc.; encontradas frecuentemente en imágenes adquiridas en entornos no controlados. Este de trabajo de investigación estudia técnicas de análisis de imágenes para estimar atributos faciales como el género, la edad y la postura, empleando métodos lineales y explotando las dependencias estadísticas entre estos atributos. Adicionalmente, nuestra propuesta se centrará en la construcción de estimadores que tengan una fuerte relación entre rendimiento y coste computacional. Con respecto a éste último punto, estudiamos un conjunto de estrategias para la clasificación de género y las comparamos con una propuesta basada en un clasificador Bayesiano y una adecuada extracción de características. Analizamos en profundidad el motivo de porqué las técnicas lineales no han logrado resultados competitivos hasta la fecha y mostramos cómo obtener rendimientos similares a las mejores técnicas no-lineales. Se propone un segundo algoritmo para la estimación de edad, basado en un regresor K-NN y una adecuada selección de características tal como se propuso para la clasificación de género. A partir de los experimentos desarrollados, observamos que el rendimiento de los clasificadores se reduce significativamente si los ¿estos han sido entrenados y probados sobre diferentes bases de datos. Hemos encontrado que una de las causas es la existencia de dependencias entre atributos faciales que no han sido consideradas en la construcción de los clasificadores. Nuestro resultados demuestran que la variabilidad intra-clase puede ser reducida cuando se consideran las dependencias estadísticas entre los atributos faciales de el género, la edad y la pose; mejorando el rendimiento de nuestros clasificadores de atributos faciales con un coste computacional pequeño. | |
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Internacional
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No |
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ISBN
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Tipo de Tesis
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Doctoral |
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Calificación
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Sobresaliente cum laude |
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Fecha
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29/01/2016 |