Detección de sombreros en imágenes de rostro con fondo uniforme

Resumen

La determinación de la calidad de una imagen de rostro es un paso importante para los métodos automáticos de reconocimiento de rostros, con el fin de que los algoritmos de reconocimiento de individuos a partir de imágenes de su rostro reciban como entrada imágenes de alto valor identificativo. Para lograr la detección de sombreros se propone la creación de un método de reconocimiento de patrones basado en un modelo de Bolsa de Palabras Visuales. Se realizaron pruebas con descriptores de rasgos SURF (del inglés Speeded Up Robust Features), SIFT (del inglés Scale Invariant Feature Transform), y los novedosos DSIFT (del inglés Dense SIFT) y PHOW (del inglés Pyramid Histogram of visual Words) que obtuvieron los mejores resultados. Además, proponemos ejecutar la clasificación mediante máquinas de vectores de soporte usando el kernel de intersección de histogramas. Este kernel, que hace relativamente poco tiempo se descubrió que cumple las propiedades necesarias para ser usado en el contexto de estos clasificadores, hace el papel de una similitud y es apropiado para tipos de datos como los calculados basados en histogramas. Los resultados experimentales muestran que se logra una alta eficacia en el problema abordado.