Dissertations / Theses on the topic 'Reconocimiento facial'

Los métodos de reconocimiento facial han sido estudiados en años recientes por muchos investigadores en diferentes áreas. Las técnicas más importantes en reconocimiento facial pueden utilizar: Análisis de Componentes Principales (PCA), Patrones Binarios Locales (LBP) y Análisis Discriminante Lineal (LDA). Estas son las técnicas con mejores desempeños en la literatura. Sin embargo, en la literatura actual no existe un estudio comparativo de estas técnicas. En esta tesis son comparadas estas técnicas bajo condiciones específicas en las imágenes de entrada.

Se presenta un sistema de reconocimiento facial basado en el algoritmo Eigenfaces para aplicaciones potenciales de seguridad y control de acceso. Se introduce de manera general la plataforma Fiware, cuyo objetivo es la implementacion de aplicaciones en las ciudades y transformarlas en smartcities.
Se presenta dentro del contexto de ciudades inteligentes, pues la implementación de las mismas se ha convertido en un objetivo por parte de las instituciones mexicanas, incluida la UAEMex.

Tesis de Licenciatura de Ingeniería en Computación, sobre visión artificial
El reconocimiento facial pareciera un tema común hoy en día, pues se usa esencialmente para sistemas de seguridad, básicamente para identificar a las personas, pues el sistema que se maneja consta de dos vertientes: identificación y verificación. La identificación de los sujetos que se colocan frente a una cámara es muy importante; se pueden detectar rasgos importantes de la cara, tales como: la forma de los ojos, boca o incluso la nariz, que ayudan a diferenciarlos de otras personas. Para lograr esta diferencia, se complementa con la verificación que consta de evaluar las imágenes dadas

Ingeniniero Civil Electricista
Este trabajo aborda el reconocimiento facial en video, cuya problemática se ha convertido en los últimos años en un tema altamente recurrente en diversos ámbitos tales como sistemas de seguridad, plataformas de redes sociales, aplicaciones de marketing, etc. A modo de contextualización se presenta una revisión del estado del arte en el ámbito de las metodologías de reconocimiento facial y sus principales áreas de aplicación hoy en día. También se abordan los avances actuales en reconocimiento de rostro en video, detallando iniciativas privadas y de comunidades abiertas. El objetivo general planteado corresponde al diseño, implementación y validación de una plataforma de software para el reconocimiento facial en un archivo de video, utilizando métodos ya establecidos y validados en el campo de la biometría, como lo son el algoritmo Haar para detección de rostros y el algoritmo PCA Eigenface para el reconocimiento facial. La problemática de fondo tiene que ver con la utilización de estos algoritmos en un escenario como el de un video, en el cual no necesariamente existe una actitud colaborativa de parte de las personas, aportando gestos, poses y luminosidad muy cambiantes, lo cual dificulta la comparación entre los rostros detectados y el rostro objetivo que se desea identificar. El sistema desarrollado se compone principalmente de 4 módulos funcionales: módulo de ingreso de imágenes del rostro objetivo para el entrenamiento del sistema; módulo de ingreso del video a procesar; módulo del proceso de reconocimiento y módulo de entrega de resultados. Adicionalmente se desarrolló un módulo con una herramienta que facilita la generación de la referencia de verdad o Ground Truth para el rostro objetivo en el video de interés, con el fin de evaluar de la efectividad del sistema. Para la ejecución de pruebas, se seleccionaron tres rostros objetivo a partir de los cuales se construyó una base de imágenes con 100 fotografías por cada rostro las que fueron recolectadas desde Internet. También se seleccionó desde Internet un video de alta resolución para cada rostro. Los resultados de las pruebas son presentados mediante el análisis de curvas ROC y cálculo del índice AUC para cada curva. Las conclusiones obtenidas apuntan a una alta dependencia de la calidad de la información de entrenamiento del sistema para lograr una aceptable capacidad de reconocimiento, que en este caso alcanzo a un 73% en el caso más favorable. Las líneas de trabajo futuras propuestas apuntan a la utilización de algoritmos alternativos para reconocimiento facial, y a la inclusión de funciones adicionales de pre-proceso de imágenes, con el fin de mejorar la estandarización de los rostros a procesar.

Tesis de la Maestría en Ciencias de la Computación
De la gran variedad de plataformas de aprendizaje que existen hoy en día, y con las nuevas tecnologías están en caminando a todas ellas a brindar un servicio más personalizado, servicio que solo pueden brindar las plataformas de aprendizaje adaptativas. La estructura de estas plataformas se basa en estudiar primeramente al alumno, desde su comportamiento, resultados de los temas que visita, las lecciones, los materiales de apoyo con los cuales interactúa y definitivamente sus evaluaciones y logros, así es como se estructura un elemento muy importante, al cual se le conoce como perfil del estudiante. La presente investigación busca incorporar más elementos que complementen este perfil del estudiante al integrar reconocimiento facial, de tal manera que la plataforma de aprendizaje adaptativa pueda responder con ayuda complementaria a expresiones que la inteligencia artificial identifique que el alumno no esté comprendiendo adecuadamente el tema, de tal manera que el alumno se encuentre motivado a continuar con sus estudios, brindando una mejor experiencia de aprendizaje al brindarle un espacio mayormente personalizado y evitar de esa manera la deserción de alumnos en estas plataformas.

El fraude médico y los ciberataques en el sector sanitario son fenómenos en aumento. La suplantación de identidad es una modalidad de fraude que tiene como propósito asumir la identidad de otra persona en una institución médica para obtener bienes y servicios médicos a las aseguradoras presentando reclamaciones falsas obteniendo un beneficio económico. Por lo tanto, afecta a la población asegurada ya que involucra un monto invertido, tiempo y servicio brindado. Sólo es necesario presentar documentos de identidad para ser atendido, la cual puede ser una medida de verificación y validación de alto riesgo para el paciente si se trata de algún fraude, debido a que cuando una persona usa la identidad médica de la víctima para obtener servicios médicos o medicamentos con receta, esa información se incorpora a la historia clínica electrónica de la víctima y puede complicar su atención médica en el futuro. Identificar al paciente de forma segura e inequívoca es de vital importancia para el paciente, impidiendo que nadie pueda suplantar su identidad. El presente proyecto detalla el desarrollo de un modelo tecnológico que tiene como objetivo la identificación de pacientes mediante un servicio cognitivo de reconocimiento facial en Cloud computing para cubrir la necesidad que tienen los sectores de salud de prevenir la suplantación de identidad. Además, en caso de emergencias, se alerta a los parientes del paciente identificado el estado de salud en el que se encuentra mediante un mensaje de texto. Se espera que el modelo les permita a los pacientes ser atendidos sin la necesidad de contar con un documento de identidad en caso se encuentren en estado de emergencia y prevenir fraudes como las suplantaciones de identidad. Finalmente, se definirá un plan de continuidad que contenga mecanismos de respaldo en tiempo real para la disponibilidad y confiabilidad. Asimismo, se contará con recursos a nivel de software, los cuales serán detallados en base a características, especificaciones y uso.
Medical fraud and cyber-attacks in the health sector are increasing phenomena. Impersonation is a form of fraud whose purpose is to assume the identity of another person in a medical institution to obtain medical goods and services to insurers by presenting false claims obtaining an economic benefit. Therefore, it affects the insured population as it involves an amount invested, time and service provided. It is only necessary to present identity documents to be treated, which can be a measure of verification and validation of high risk for the patient if it is a fraud, because when a person uses the victim's medical identity to obtain services doctors or prescription drugs, that information is incorporated into the victim's electronic medical record and may complicate their medical care in the future. Identifying the patient safely and unequivocally is of vital importance to the patient, preventing anyone from supplanting their identity. This project details the development of a technological model that aims to identify patients through a cognitive facial recognition service on cloud computing to cover the need of health sectors to prevent phishing. In addition, the closest relatives of the identified patient will be alerted to the state of health in which they are in a text message. The model is expected to allow patients to be treated without the need to have an identity document in case they are in a state of emergency and prevent fraud such as phishing. Finally, a continuity plan will be defined that contains real-time backup mechanisms for availability and reliability. Also, there will be resources at the software level, which will be detailed based on features, specifications and use.
Tesis

Ingeniero Civil Industrial
Autor no autoriza el acceso a texto completo de su ...
El trabajo que se presenta a continuación fue desarrollado en la empresa nacional SINACOFI S.A. (Sistema nacional de Comunicaciones Financieras), la cual por años ha buscado desarrollar nuevos servicios tecnológicos destinados a satisfacer las necesidades del cliente. El objetivo del proyecto consiste en diseñar sistemas de prevención de fraude utilizando biometría facial y por voz (tecnología definidas previamente por la empresa) siendo capaces de adaptarse a las condiciones técnicas, de seguridad, legal y de negocio del sector financiero en Chile. A lo largo de este informe se explica que es biometría y las diferentes tecnologías con las que cuenta. Se hará hincapié principal en el análisis de biometría facial y por voz, estudiando sus ventajas, aplicaciones internacionales y proveedores, permitiendo de esta manera diseñar la estrategia de implementación de estos servicios. La estrategia diseñada cuenta con la descripción del servicio que será ofrecido, el producto utilizado, el tipo de contrato que se llevará a cabo con los proveedores del software el que fue definido como partner, las fases de la implementación en el mercado, los alcances de cada una de ellas con respecto a los usuarios de los bancos y el precio con que saldrá el servicio al mercado, el cual para biometría facial será de $1.099.990 por cada 10.000 usuarios y de $149.990 para el sistema de biometría por voz por cada 1.000 usuarios. Finalmente se muestra el análisis económico para cada uno de los proyectos, donde se identificaron costos de inversión, ingresos, egresos para cada proyecto y un completo análisis de sensibilidad con 5 escenarios distintos basados en la variación de demanda del primer año, tipo de cambio y crecimiento trimestral. Además se muestran los flujos de caja para cada proyecto, los cuales entregaron un VAN de $ 818.569.893 para biometría facial y $ 221.664.596 para biometría por voz considerado con una tasa trimestral del 3,89%.

La presente investigación se desarrolla en el marco de los sistemas de reconocimiento facial automático de imágenes, que consisten en procesar las imágenes de caras de personas utilizando métodos estadísticos y matemáticos de extracción de características y de clasificación de imágenes, para conocer si un individuo se encuentra en una determinada clase, y finalmente hallar su identidad. El tratamiento automático de una cara es complicado, debido a que se presenta varios factores que le afectan, como la posición de la cara, la expresión, la edad, la raza, el tipo de iluminación, el ruido, y objetos como lentes, sombrero, barba entre otros. El procesamiento se realiza de forma global, en donde se procesa toda la cara. Se sabe que procesar las imágenes de manera global es más rápido, práctico y fiable que las basadas en rasgos. Además, se conoce que procesar imágenes en tres dimensiones es más real y consistente que en dos dimensiones. El principal objetivo de la tesis que se propuso fue desarrollar una técnica eficiente de reconocimiento facial con rasgos globales, y con imágenes en tres dimensiones. Para ello, se seleccionó los algoritmos más eficientes para extracción de características, filtros de Gabor, y el algoritmo para clasificación, máquina de vectores de soporte (SVM). Este último algoritmo, su eficiencia varía de acuerdo a la función núcleo o kernel, por ello en esta tesis se trabajaron con tres kernel: líneal, gauseano y cúbico. Estos sistemas constan de dos procesos necesarios: 1) Entrenamiento, y 2) Pruebas. Lo que permitió establecer un modelo de reconocimiento facial global para dos y tres dimensiones respectivamente. La técnica fue procesada primero para imágenes 2D, luego para imágenes 3D. Y se utilizó el método de validación cruzada en ambos casos para aprobarlo. Los mejores resultados obtenidos con la técnica alcanzada son 96% de eficiencia con base de datos de imágenes de dos dimensiones; y 98,4% con base de datos de imágenes de tres dimensiones. Finalmente, se hace una comparación de los resultados alcanzados con otros trabajos de investigación similares, obteniéndose mayor eficiencia con este trabajo.

Facial expressions are vital ways of communication between humans in social contexts. They are used as conversational markers and they convey information about affective and cognitive state. Many applications would benefit from the advance of automatic facial expression recognition (AFER). Robust AFER would improve human-computer interaction, it would increase driving safety, would help medical personal to better take care of patients with impaired communication ability and could transform online education. In recent years significant advancement has been undertaken in AFER with the use of deep neural networks (DNN). Unfortunately this increase in performance came with increased opacity. The current status of DNNs as "black-box" model hinders the advancement of the field. In this dissertation, we propose a new general framework for analysing deep neural networks based on the systematic study of their topology while they are learning patterns in the data. We use this framework to study a newly proposed DNN, specially built for Action Unit recognition which results in better understanding, control and increased performance. In summary, this dissertation has the following main contributions: a) Definition of comprehensive taxonomy of automatic computer vision approaches to automatic facial expression recognition followed by an extended review of historical and current trends in AFER. b) Proposal of a model that learns representation, patch and output structure of the face end-to-end e) Introduction of a structure inference topology that replicates inference algorithm in probabilistic graphical models by using a recurrent neural network c) Extended ablation study and experimental analysis of the newly proposed architecture d) Analysis and improving performance of the previously proposed architecture for facial expression architecture using the new theoretical framework. e) Formulation of novel general framework for analysis of deep neural networks based on algebraic topology f) Analysis of fundamental topological differences between DNNs that learn and DNNs that memorize g) Demonstrating the use of newly proposed analytical framework on facial action unit recognition using DSIN.

La justicia y la búsqueda de la verdad en la investigación criminal requiere del uso de una herramienta fundamental para su éxito, el interrogatorio. En un interrogatorio, un experto hace uso de su experiencia y su juicio para, mediante el cuestionamiento del acusado, obtener una verdad explícita o implícita de parte de este sobre el hecho a investigar. El presente proyecto de investigación apunta a diseñar un modelo de aprendizaje automático que brinde soporte para la detección de mentiras en interrogatorios mediante el análisis de video. Es una contribución a los trabajos de investigación realizados por el grupo IA-PUCP (Grupo de Investigación en Inteligencia Artificial) de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Se utilizó un conjunto de datos puesto a disponibilidad por Rada Mihalcea del grupo “Language and Information Technologies” de la Universidad de Michigan. La propuesta de arquitectura para el modelo consiste en una capa de preprocesamiento de datos que utiliza un algoritmo de reconocimiento facial para extraer los rostros del video, limitando el espacio de características. Luego, se utiliza una red convolucional preentrenada para realizar la extracción de características. Finalmente, se utiliza una red recurrente LSTM para procesar las características y luego una red neuronal para clasificar los videos. Se experimentó con cinco redes convolucionales (Resnet, InceptionV3, Xception, VGG16 y VGG19), el mejor fue InceptionV3. Este obtuvo una exactitud de 78.6 %, valor que supera varios de los resultados obtenidos por los modelos, presentados en la publicación “A Multi-View Learning Approach to Deception Detection” de N. Carissimi, que no aplicaron entrenamiento en la extracción convolucional. Esto, utilizando menos información y automatizando la extracción de la misma.
Tesis

Ingeniero Civil Eléctrico
La biometría corresponde al estudio de medidas en base a diferentes características humanas, tales como huellas digitales, iris, rostro y voz, entre otros. Un gran campo de aplicación de esta corresponde al reconocimiento de rostro para seguridad y control de identidad. Recientemente, se han realizado estudios que indican que la zona peri-ocular, segmento que rodea al ojo, puede ser usado en un sistema de reconocimiento con buenos resultados. Este trabajo de título propone como objetivo estudiar la fusión de información entre dos sistemas de reconocimiento, basado en imágenes de rostro e imágenes de zona peri-ocular, a nivel de características, puntaje y decisión. Para ello se usan las bases de datos AT&T de rostro y una base propia de imágenes de zona peri-ocular pertenecientes al laboratorio de procesamiento de imágenes del Departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Chile. Se implementan sistemas de reconocimiento basándose en 3 métodos de extracción de características diferentes, PCA, LDA y LBP, en C++ utilizando la librería FaceRecognizer de OpenCV. Se implementa además un sistema de fusión para cada nivel de información: característica, puntaje y decisión. Se realizan pruebas de desempeño a los sistemas de reconocimiento de forma individual, fusionados por nivel e integrados totalmente y se comparan mediante el área bajo la curva ROC y la curva de Precision-Recall. Se crea además un sistema fusionado por puntaje válido y moda de decisión llegando a un 98.57% de clasificación correcta. Finalmente se concluye que el mejor tipo de fusión es en el nivel de decisión, considerando el costo computacional de los algoritmos, y se entregan detalles sobre las direcciones a seguir en una posible investigación futura.

En la actualidad, el incremento de actos delictivos se ha hecho más frecuente en Lima, por lo que es considerado como uno de los mayores problemas que afecta a nuestra sociedad. Esto se ve reflejado en los últimos reportes de seguridad ciudadana donde Lima es considerada una de las ciudades más peligrosas de América Latina. A su vez, las autoridades no cuentan con las herramientas suficientes para combatir a la delincuencia generando que la población se sienta insegura de caminar por las calles y aumentando la cantidad de actos delictivos. Esto incluye la escasez de tecnología que permita optimizar los procesos de identificación o captura de delincuentes, ya que existe un lapso entre que el acto delictivo se realizó y la llegada de las autoridades a la escena. Este tiempo es de suma importancia para poder capturar a un delincuente o poder identificarlo. El presente proyecto tiene como objetivo brindar una solución tecnológica para las autoridades correspondientes que permita optimizar el tiempo de identificación de delincuentes a través del uso del reconocimiento facial. Esta tecnología permite reconocer a delincuentes mediante un análisis de los rasgos faciales del sospechoso y poder realizar una comparación con la base de datos de los delincuentes. La solución tecnológica facultara una alerta en tiempo real con los datos del sospechoso identificado y la ubicación de la cámara que lo idéntico. Esto permitirá que las autoridades puedan realizar mejores estrategias logrando anticiparse al hecho delictivo o capturando al criminal. Los resultados preliminares mostraron que la solución tecnológica permite reducir el tiempo actual de identificación de 5 minutos aproximadamente en un 91.46% y cuenta con una eficacia del 90% basándonos en las pruebas realizadas que son detallas en los capítulos correspondientes
At present, the increase in criminal acts has become more frequent in Lima. For this reason, it is considered one of the biggest problems affecting our society. We can see it in the latest citizen security reports, where Lima is one of the most dangerous cities in Latin America. Another fact is that the authorities do not have enough tools to fight crime, making the population feel unsafe to walk the streets and increasing the number of criminal acts. This problem includes the scarcity of technology that allows optimizing the processes of identification or capture of criminals since there is a period between when the criminal act was carried out and the arrival of the authorities on the scene. This time is of the utmost importance to be able to capture a criminal or to be able to identify him. The objective of this project is to provide a technological solution for the corresponding authorities that allows optimizing the identification time of criminals through the use of facial recognition. This technology makes it possible to recognize criminals through an analysis of the suspect's facial features and to be able to make a comparison with the criminal database. The technological solution will enable an alert in real-time with the data of the identified suspect and the location of the identical camera. This will allow the authorities to carry out better strategies, anticipating the crime, or capturing the criminal. Preliminary results showed that the technological solution reduces the current identification time of 5 minutes approximately by 91.46% and has an efficiency of 90% based on the tests carried out, which are detailed in the corresponding chapters.
Tesis

El presente trabajo se basa en el diseño de un sistema de seguridad física, aplicando tecnología de reconocimiento facial, para el control de acceso en una empresa del sector minero, este sistema permite tener un control robusto y confiable de los usuarios que ingresan y transitan por el campamento minero, este sistema se adapta a la nueva realidad que estamos viviendo, donde el distanciamiento social, el contacto físico personal y la medición de la temperatura, es un requisito indispensable. El diseño propuesto toma como referencia las mejores prácticas de las normas IEC 80601-2-59:2017 e ISO/TR 13154:2017, así como las recomendaciones del NISTIR 8238 que nos habla sobre la prueba continua de proveedores de reconocimiento facial. La problemática actual, es con referencia a la desactualización tecnología que tienen casi el 90% de los sistemas de seguridad de las empresas del sector minero, ya que, tras la llegada de la pandemia, estos sistemas se vieron evidenciados del pobre avance tecnológico con el que contaban. El diseño propuesto integra el uso de algoritmos con inteligencia artificial que permiten automatizar el proceso de identificación de los usuarios a través de su rostro, utilizando el flujo de video de las cámaras, analizamos la cobertura de las áreas a cubrir a través de los cálculos ópticos y distancia focal de las cámaras, proponemos también un mecanismo de gestión y tratamiento de las alertas que se generen de las analíticas aplicadas. Finalmente realizamos una comprobación y evidenciamos los resultados del diseño para cada objetivo específico planteado.
This work is based on the design of a physical security system, applying facial recognition technology, for access control in a company in the mining sector, this system allows to have a robust and reliable control of users entering and passing through the mining camp, this system adapts to the new reality we are living, where social distancing, personal physical contact, and temperature measurement, are indispensable requirements. The proposed design takes as a reference the best practices of the IEC 80601-2-59:2017 and ISO/TR 13154:2017 standards, as well as the recommendations of the NISTIR 8238 that tells us about the continuous testing of facial recognition providers. The current problem is related to the technological outdatedness of almost 90% of the security systems of the companies in the mining sector, since, after the arrival of the pandemic, these systems were evidenced by the poor technological progress they had. The proposed design integrates the use of algorithms with artificial intelligence that allow us to automate the process of identifying users through their face, using the video flow of the cameras, we analyse the coverage of the areas to be covered through optical calculations and focal length of the cameras, we also propose a mechanism for the management and treatment of alerts generated from applied analytics. Finally, we verify and show the results of the design for each specific objective set previously.
Tesis

El presente proyecto presenta la viabilidad de la ejecución del modelo de negocio de un software integrado de reconocimiento facial, que mide el aforo de establecimientos, mediante un motor de búsquedas, Appforo dirigidos a los segmentos B2B y B2C, en relación a la investigación realizada en Lima Metropolitana de las personas entre las edades de 18 a 25 años, y empresas de los sectores de restaurantes, farmacias, boticas y otros establecimientos públicos comerciales. A partir de la investigación realizada permitió validar el modelo de negocio e identificar aquellos aspectos que era necesario reestructurar, este proyecto se pondrá en marcha durante el 2021, por lo que se establecieron proyecciones comerciales, teniendo en cuenta el macroentorno, microentorno, entre otros aspectos. Asimismo, se desarrolló el plan de Operaciones, Financiero, de Marketing, de Recursos Humanos y de Responsabilidad Social Empresarial. Al respecto, dentro de cada plan se determinó las estrategias a usar, el presupuesto asignado, en qué tiempo se realizaría y con qué frecuencia. En ese sentido, se estimó como resultado, que el proyecto requiere iniciar con una inversión de 30 mil 780.18 soles, con lo que obtendremos beneficios netos de 295 218.85, 512 462.89 y 912 675.67 soles en el primer, segundo y tercer año.
This project presents the feasibility of executing the business model of an integrated facial recognition software, which measures the capacity of establishments, through a search engine, Appforo aimed at the B2B and B2C segments, in relation to the research carried out in Metropolitan Lima of people between the ages of 18 to 25 years, and companies in the sectors of restaurants, pharmacies, drugstores and other commercial public establishments. Based on the research carried out, it allowed to validate the business model and identify those aspects that needed to be restructured, this project will be launched during 2021, for which commercial projections were established, taking into account the macro environment, micro environment, among other aspects. Likewise, the Operations, Financial, Marketing, Human Resources and Corporate Social Responsibility plan was developed. In this regard, within each plan, the strategies to be used were determined, the budget assigned, in what time it would be carried out and how often. In this sense, it was estimated as a result that the project requires starting with an investment of 30, 780.18 soles, with which we will obtain net benefits of 295 218.85, 512 462.89 y 912 675.67 soles in the first, second and third year.
Trabajo de investigación

El presente proyecto presenta la viabilidad de la ejecución del modelo de negocio de un software integrado de reconocimiento facial, que mide el aforo de establecimientos, mediante un motor de búsquedas, Appforo dirigidos a los segmentos B2B y B2C, en relación a la investigación realizada en Lima Metropolitana de las personas entre las edades de 18 a 25 años, y empresas de los sectores de restaurantes, farmacias, boticas y otros establecimientos públicos comerciales. A partir de la investigación realizada permitió validar el modelo de negocio e identificar aquellos aspectos que era necesario reestructurar, este proyecto se pondrá en marcha durante el 2021, por lo que se establecieron proyecciones comerciales, teniendo en cuenta el macroentorno, microentorno, entre otros aspectos. Asimismo, se desarrolló el plan de Operaciones, Financiero, de Marketing, de Recursos Humanos y de Responsabilidad Social Empresarial. Al respecto, dentro de cada plan se determinó las estrategias a usar, el presupuesto asignado, en qué tiempo se realizaría y con qué frecuencia. En ese sentido, se estimó como resultado, que el proyecto requiere iniciar con una inversión de 30 mil 780.18 soles, con lo que obtendremos beneficios netos de 295 218.85, 512 462.89 y 912 675.67 soles en el primer, segundo y tercer año.
This project presents the feasibility of executing the business model of an integrated facial recognition software, which measures the capacity of establishments, through a search engine, Appforo aimed at the B2B and B2C segments, in relation to the research carried out in Metropolitan Lima of people between the ages of 18 to 25 years, and companies in the sectors of restaurants, pharmacies, drugstores and other commercial public establishments. Based on the research carried out, it allowed to validate the business model and identify those aspects that needed to be restructured, this project will be launched during 2021, for which commercial projections were established, taking into account the macro environment, micro environment, among other aspects. Likewise, the Operations, Financial, Marketing, Human Resources and Corporate Social Responsibility plan was developed. In this regard, within each plan, the strategies to be used were determined, the budget assigned, in what time it would be carried out and how often. In this sense, it was estimated as a result that the project requires starting with an investment of 30, 780.18 soles, with which we will obtain net benefits of 295 218.85, 512 462.89 y 912 675.67 soles in the first, second and third year.
Trabajo de investigación

Wearable photo-cameras offer a hands-free way to record images from the camera- wearer perspective of daily experiences as they are lived, without the necessity to interrupt recording due to the device battery or storage limitations. This stream of images, known as egocentric photo-streams, contains important visual data about the living of the user, where social events among them are of special interest. Social interactions are proven to be a key to longevity and having too few interactions equates the same risk factor as smoking regularly. Considering the importance of the matter, there is no wonder that automatic analysis of social interactions is largely attracting the interest of the scientific community. Analysis of unconstrained photo-streams however, imposes novel challenges to the social signal processing problem with respect to conventional videos. Due to the free motion of the camera and to its low temporal resolution, abrupt changes in the field of view, in illumination condition and in the target location are highly frequent. Also, since images are acquired under real-world conditions, occlusions occur regularly and appearance of the people undergoes intensive variations from one event to another. Given a user wearing a photo-camera during a determined period, this thesis, driven by the social signal processing paradigm presents a framework for comprehensive social pattern characterization of the user. In social signal processing, the second step after recording the scene is to track the appearance of multiple people who are involved in the social events. Hence, our proposal begins by introducing a multi-face tracking which holds certain characteristics to deal with challenges imposed by the egocentric photo-streams. Next step forward in social signal processing, is to extract the so-called social signals from the tracked people. In this step, besides the conventionally studied social signals, clothing as a novel social signal is proposed for further studies within the social signal processing. Finally, the last step is social signal analysis, itself. In this thesis, social signal analysis is essentially defined as reaching an understanding of social patterns of a wearable photo-camera user by reviewing captured photos by the worn camera over a period of time. Our proposal for social signal analysis is comprised of first, to detect social interactions of the user where the impact of several social signals on the task is explored. The detected social events are inspected in the second step for categorization into different social meetings. The last step of the framework is to characterize social patterns of the user. Our goal is to quantify the duration, the diversity and the frequency of the user social relations in various social situations. This goal is achieved by the discovery of recurrences of the same people across the whole set of social events related to the user. Each step of our proposed pipeline is validated over relevant datasets, and the obtained results are reported quantitatively and qualitatively. For each section of the pipeline, a comparison with related state-of-the-art models is provided. A discussion section over the obtained results is also given which is dedicated to highlighting the advantages, shortcomings, and differences of the proposed models, and with regards to the state-of-the-art.
Las cámaras portables ofrecen una forma de capturar imágenes de experiencias diarias vividas por el usuario, desde su propia perspectiva y sin la intervención de éste, sin la necesidad de interrumpir la grabación debido a la batería del dispositivo o las limitaciones de almacenamiento. Este conjunto de imágenes, conocidas como secuencias de fotos egocéntricas, contiene datos visuales importantes sobre la vida del usuario, donde entre ellos los eventos sociales son de especial interés. Las interacciones sociales han demostrado ser clave para la longevidad, el tener pocas interacciones equivale al mismo factor de riesgo que fumar regularmente. Teniendo en cuenta la importancia del asunto, no es de extrañar que el análisis automático de las interacciones sociales atraiga en gran medida el interés de la comunidad científica. Sin embargo, el análisis de secuencias de fotos impone nuevos desafíos al problema del procesamiento de las señales sociales con respecto a los videos convencionales. Debido al movimiento libre de la cámara y a su baja resolución temporal, los cambios abruptos en el campo de visión, en la iluminación y en la ubicación del objeto son frecuentes. Además, dado que las imágenes se adquieren en condiciones reales, las oclusiones ocurren con regularidad y la apariencia de las personas varía de un evento a otro. Dado que un individuo usa una cámara fotográfica durante un período determinado, esta tesis, impulsada por el paradigma del procesamiento de señales sociales, presenta un marco para la caracterización integral del patrón social de dicho individuo. En el procesamiento de señales sociales, el segundo paso después de grabar la escena es rastrear la apariencia de varias personas involucradas en los eventos sociales. Por lo tanto, nuestra propuesta comienza con la introducción de un seguimiento de multiples caras que posee ciertas características para hacer frente a los desafíos impuestos por las secuencias de fotos egocéntricas. El siguiente paso en el procesamiento de señales sociales es extraer las señales sociales de las personas bajo análisis. En este paso, adema´s de las señales sociales estudiadas convencionalmente, en esta tesis se propone la vestimenta como una nueva señal social para estudios posteriores dentro del procesamiento de señales sociales. Finalmente, el último paso es el análisis de señales sociales. En esta tesis, el análisis de señales sociales se define esencialmente como la comprensión de los patrones sociales de un usuario de cámara portable, mediante la revisión de fotos capturadas por la cámara llevada durante un período de tiempo. Nuestra propuesta para el análisis de señales sociales se compone de diferentes pasos. En primer lugar, detectar las interacciones sociales del usuario donde se explora el impacto de varias señales sociales en la tarea. Los eventos sociales detectados se inspeccionan en el segundo paso para la categorización en diferentes reuniones sociales. El último paso de la propuesta es caracterizar los patrones sociales del usuario. Nuestro objetivo es cuantificar la duración, la diversidad y la frecuencia de las relaciones sociales del usuario en diversas situaciones sociales. Este objetivo se logra mediante el descubrimiento de apariciones recurrentes de personas en todo el conjunto de eventos sociales relacionados con el usuario. Cada paso de nuestro método propuesto se valida sobre conjuntos de datos relevantes, y los resultados obtenidos se evalúan cuantitativa y cualitativamente. Cada etapa del modelo se compara con los trabajos relacionados más recientes. También, se presenta una sección de discusión sobre los resultados obtenidos, que se centra en resaltar las ventajas, limitaciones y diferencias de los modelos propuestos, y de estos con respecto al estado del arte.

La expresión facial es uno de los medios más comunes y naturales que tiene el ser humano, para transmitir información sobre sus emociones e intenciones. Su análisis es un área de investigación activa desde el trabajo realizado por Charles Darwin en 1872 y recientemente, su reconocimiento de forma automatizada, ha tenido un gran desarrollo gracias a los avances en áreas como visión computacional y aprendizaje de máquina. A pesar de lo mencionado anteriormente, uno de los principales retos que se tiene por resolver, para lograr un sistema robusto, radica en el modo en que se extraen las características faciales; es decir, el modo en que el computador representará el rostro, que facilite la distinción de las expresiones. Factores como la iluminación de la imagen, la cercanía o lejanía del rostro en la imagen, o incluso el ángulo del rostro (oclusión) pueden afectar la correcta extracción de las características por lo que deben ser abordados para lograr de forma ideal el reconocimiento de las expresiones faciales. Este proyecto de investigación se enfoca en el estudio de la aplicación del descriptor LBP, como método basado en apariencia, para describir las expresiones en el rostro y así poder clasificarlas entre las emociones básicas mediante el uso de técnicas Boosting de aprendizaje de máquina.
Tesis

Durante la década de los 90, uno de los principales problemas abordados en el área de visión computacional fue el detectar rostros en imágenes, para lo cual se desarrollaron innumerables métodos y aplicaciones que pudieran realizar dicha tarea. En la actualidad, ese problema se encuentra prácticamente solucionado con detectores con tasas de detección muy altas, por lo cual, el problema ha evolucionado a poder obtener información adicional de estos rostros detectados, ya sea identi cando su raza, edad, emociones, género, entre otros. Es en este contexto, que se enmarca esta investigación. La clasi cación de género se considera una tarea difícil y complementaria al reconocimiento de patrones, a causa de la alta variabilidad de la apariencia del rostro. Los rostros son objetos no rígidos y dinámicos con una diversidad grande en la forma, el color y la textura, debido a múltiples factores como la pose de la cabeza, iluminación, expresiones faciales y otras características faciales. La alta variabilidad en la apariencia de los rostros afectan directamente su detección y clasi cación. En este trabajo de tesis se implementaron los métodos de extracción de características basados en intensidad y textura, se midió su desempeño con 4 tipos de clasi cadores distintos. Las características extraídas fueron fusionadas al nivel de las características. Por otra parte, se extendió el efecto de seleccionar características utilizando 3 métodos basados en Información Mutua, Mínima redundancia y Máxima relevancia(mRMR), Información Mutua Normalizada (NMIFS), Información Mutua Condicional (CMIFS). Se compararon nuestros resultados con los mejores datos publicados, utilizando las bases de datos internacionales de rostros FERET y WEB, usando diferentes tamaños de imágenes y particiones de datos. Se obtuvieron mejoras signi cativas en la clasi cación de género, que van desde 1.2 % al 12.7 % sobre la base de datos FERET y desde 4.1 % al 8.9 % sobre la base de datos WEB. Además, se redujo el número de características utilizadas como entradas en el clasi cador. Dependiendo del tamaño de la imagen, el número total de características seleccionadas es reducida a menos del 74 % en la base de datos FERET y en un 76.04 % en la base de datos WEB. Por lo tanto, el tiempo computacional se reduce signi cativamente para aplicaciones en tiempo real.

El reconocimiento de emociones faciales es muy importante para la comunicación social. Por lo cual, a lo largo de los años se han realizado numerosos estudios e investigaciones sobre el reconocimiento automático de emociones.Generalmente, los sistemas de reconocimiento de emociones faciales se componen de las fases de pre procesamiento de la imagen, extracción de características y clasificación de la expresión facial.La presente tesis propone un método para el reconocimiento automático de emociones faciales en imágenes digitales. Este método utiliza ecualización de histogramas para mejorar las condiciones de iluminación como parte del preprocesamiento de imágenes, transformada de wavelet discreta bidimensional y algoritmo PCA para la extracción y reducción de características respectivamente. Finalmente se utiliza un clasificador SVM lineal para predecir la emoción.Los experimentos se realizaron usando la base de datos JAFFE. El sistema obtuvo una precisión promedio mayor al 93%. Además reconoció con mayor precisión las emociones: Felicidad, sorpresa y neutral; con lo cual se demostró la efectividad del sistema propuesto.

Ingeniero Civil Eléctrico
Un sistema que ayude a determinar la edad de las personas se transforma en una gran ayuda para facilitar una serie de tareas, como estudios de mercadeo, selección de contenidos aptos para ciertos grupos etarios, entre otros sistemas basados en interacciones humanas. El presente trabajo expone el desarrollo de un algoritmo que sea capaz de estimar edad y clasificar en rangos etarios utilizando rostros frontales, realizando para ello un análisis antropométrico de proporciones faciales en conjunto con un análisis de textura de la piel en determinadas zonas claves del rostro. Para ello es que se calculan ciertas proporciones del rostro y, por otro lado, se determina el nivel de arrugas, mediante la obtención de la intensidad, cantidad y distribución espacial de dichos surcos en la piel. Con tales datos se efectúa un procedimiento de clasificación, contrastando un par de algoritmos de aprendizaje computacional conocidos como redes neuronales artificiales y máquinas de soporte vectorial. Para ajustar los parámetros del algoritmo anteriormente descrito, se aplica una optimización por enjambre de partículas. Con todo esto en mente, el clasificador con mejor desempeño es el que en función de la cantidad de grupos previamente definidos (e.g. niño, joven o adulto) entregue la mayor tasa de aciertos, o el que mediante una aproximación de la edad real (en cantidad de años) presente un menor error. Para dichas tareas se obtuvo una clasificación con una tasa de aciertos de un 98% en promedio para 2 clases, y 6 años de error en promedio para la estimación de la edad real del sujeto.

Tesis (Lic. en Ciencias de la Computación)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2018.
En este trabajo se abordará el problema de reconocimiento facial en imágenes utilizando redes neuronales convolucionales. El éxito actual en los resultados obtenidos por este tipo de modelos yace principalmente en la posibilidad de contar con grandes volúmenes de datos anotados para su entrenamiento. Con respecto al reconocimiento facial, la disponibilidad de bases de datos públicas para este tipo de problemas es escasa, restringiendo los avances en el área de los últimos años a grandes empresas como Facebook, Google, Baidu, etc. En nuestros experimentos, tomaremos como punto de partida una red neuronal convolucional entrenada sobre una base de datos de rostros varios órdenes de magnitud menor a aquellas utilizadas comúnmente por el estado del arte. Usaremos vectores de características obtenidos con este modelo para entrenar un mapeo bilineal mediante una función de costo conocida como Triplet Loss. El objetivo del modelo final es obtener resultados cercanos al estado del arte, pero, utilizando un conjunto de datos de entrenamiento reducido.
In this work we address the problem of facial recognition on images using convolutional neural networks. Successful results obtained by these models relies mainly on the availability of large amounts of manually annotated data for training. For the task of facial recognition, the lack of large-scale publicly available datasets has restricted most advances in the field to big companies like Facebook, Google, Baidu, etc. In our experiments, we start from a simple convolutional neural network trained on a standard facial recognition dataset several orders of magnitude smaller than those used by the state-of-the-art. We use features extracted from this model to train a bilinear map using a cost function known in the literature as Triplet Loss. The goal of such model is to get results as close as possible to those obtained by state-of-the-art models but using a much smaller training set.

Memoria para optar al título de Diseñadora Gráfica
El presente proyecto tiene como principal objetivo el generar una concientización respecto al extravío de personas en Chile. Por medio de una serie de experimentaciones visuales y la inclusión de un dispositivo interactivo, se busca crear una experiencia que integre el diseño y la tecnología con los recursos de investigación que poseen actualmente las Instituciones nacionales. Dentro del proceso fue fundamental, en primer lugar, formar de una base de datos e imágenes que pudiera aportar información sobre las personas extraviadas ¿Cuántas se pierden?, ¿Donde se pierden? y ¿Por qué?. En segundo lugar, fue necesario adoptar una metodología que permitiera filtrar y pasar de toda esa información a una visualización para finalmente, llegar al desarrollo de la experiencia, a través de la construcción de un primer prototipo y la creación de un registro visual que recoge todas las reflexiones y reacciones de quienes participaron.

El presente trabajo se enmarca dentro del estudio del reconocimiento de emociones faciales desde una perspectiva evolucionista. En el marco de la construcción de una prueba local de reconocimiento de emociones faciales, esta investigación se propuso obtener los baremos locales discriminados por nivel educativo y los índices de reconocimiento de emociones faciales en adultos mayores de 60 años de la ciudad de Córdoba. Asimismo se indagó la relación de esta capacidad con otras variables de interés. Se evaluó el reconocimiento de la expresión facial de las emociones básicas, el rendimiento cognitivo, el estado afectivo y se recabó información sociodemográfica en 116 adultos mayores de la ciudad de Córdoba. Se analizaron los datos mediante correlaciones bivariadas, prueba t de diferencia de medias y procedimientos de regresión múltiple. Se elaboraron los baremos diferenciados por escolaridad y se expresaron en distribuciones percentilares y puntuaciones estándar. Se hallaron correlaciones significativas del reconocimiento de algunas emociones sobre el rendimiento cognitivo. Se discuten las implicancias de estos y otros resultados en el contexto de la literatura disponible y se aportan nuevas evidencias a la discusión actual acerca de las características del reconocimiento de emociones faciales en adultos mayores. Finalmente se examinan las limitaciones y alcances del presente estudio.
Fil: Narambuena, Lucas Gerardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Psicología; Argentina.
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