Estudio de viabilidad de un sistema de vigilancia semiautónomo para estaciones de ferrocarril basado en reconocimiento de caras

• Autores: María Asunción Vicente Ripoll, César Fernández Peris, Ángela María Coves Soler
• Localización: XXX Jornadas de Automática: Palacio de Congresos Conde Ansúrez, 2-4 de septiembre 2009, 2009, ISBN 978-84-692-2387-1, pág. 69
• Idioma: español
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• Resumen

  • En este trabajo se evalúa la viabilidad de un sistema de vigilancia semi-autónomo para estaciones de ferrocarril, aeropuertos u otros lugares similares. La vigilancia se basa en el reconocimiento de sospechosos mediante cámaras de video. El problema a resolver incluye dos tareas: la localización de caras en las imágenes (detección) y la búsqueda de tales caras en la base de datos de sospechosos (reconocimiento). Hemos evaluado los algoritmos que mejores resultados ofrecen en estas dos tareas. Para la detección de caras, hemos elegido el algoritmo de Viola-Jones; y para el reconocimiento hemos realizado pruebas con un algoritmo basado en apariencia (Análisis de Componentes Principales o PCA) y con un algoritmo basado en puntos de interés (Scale Invariant Feature Transform o SIFT). Hemos utilizado las bases de datos de AT&T y LFW (Labeled Faces in the Wild) para nuestras pruebas.

    Los resultados que hemos obtenido demuestran que el problema de detección se soluciona satisfactoriamente, pero el reconocimiento depende en exceso de la calidad de la base de datos (no trabaja adecuadamente con las imágenes altamente no homogéneas de la librería LFW) y además requiere computación paralela para poder funcionar en tiempo real.

    Como conclusión, la vigilancia semi-autónoma es viable si se cumplen ciertos requisitos en cuanto a la homogeneidad de las imágenes y si se utiliza computación paralela. Adicionalmente, los métodos de reconocimiento basados en puntos de interés son más robustos ante la falta de homogeneidad de las imágenes, con lo que se recomienda su uso.