Control de edad en redes sociales mediante biometría facial

Actualmente, las redes sociales se han instaurado como un mecamismo muy potente de comunicaci¿on y contacto entre individuos. Sin embargo, las pol¿?ticas de privacidad que normalmente han acompa?nado a estas redes sociales no han sido capaces de evitar el mal uso de las mismas en temas relacionados con protecci¿on a menores. El caso m¿as significativo es el de adultos, haci¿endose pasar por menores. Este trabajo investiga la viabilidad del uso de t¿ecnicas biom¿etricas basadas en rasgos faciales para la detecci¿on de rangos de edad, con el prop¿osito de evitar que adultos se hagan pasar por menores, o incluso que ciertos menores puedan acceder a redes sociales, cuyo acceso debe estar trestringido por su edad. Los resultados muestran que es posible hacer esta distinci¿on entre adultos y menores, seleccionando edades umbrales cercanas a los 18 a? nos, con tasas de acierto cercanas al 80 %, y empleando clasificadores basados en m¿aquinas de vector soporte (SVMs) lineales.

3D facial merging for virtual human reconstruction

There is an increasing need of easy and affordable technologies to automatically generate virtual 3D models from their real counterparts. In particular, 3D human reconstruction has driven the creation of many clever techniques, most of them based on the visual hull (VH) concept. Such techniques do not require expensive hardware; however, they tend to yield 3D humanoids with realistic bodies but mediocre faces, since VH cannot handle concavities. On the other hand, structured light projectors allow to capture very accurate depth data, and thus to reconstruct realistic faces, but they are too expensive to use several of them. We have developed a technique to merge a VH-based 3D mesh of a reconstructed humanoid and the depth data of its face, captured by a single structured light projector. By combining the advantages of both systems in a simple setting, we are able to reconstruct realistic 3D human models with believable faces.

Refined facial disparity maps for automatic creation of 3D avatars

We propose a new method to automatically refine a facial disparity map obtained with standard cameras and under conventional illumination conditions by using a smart combination of traditional computer vision and 3D graphics techniques. Our system inputs two stereo images acquired with standard (calibrated) cameras and uses dense disparity estimation strategies to obtain a coarse initial disparity map, and SIFT to detect and match several feature points in the subjects face. We then use these points as anchors to modify the disparity in the facial area by building a Delaunay triangulation of their convex hull and interpolating their disparity values inside each triangle. We thus obtain a refined disparity map providing a much more accurate representation of the the subjects facial features. This refined facial disparity map may be easily transformed, through the camera calibration parameters, into a depth map to be used, also automatically, to improve the facial mesh of a 3D avatar to match the subjects real human features.

Desarrollo de un sistema de reconocimiento facial

El objetivo principal alrededor del cual se desenvuelve este proyecto es el desarrollo de un sistema de reconocimiento facial. Entre sus objetivos específicos se encuentran: realizar una primera aproximación sobre las técnicas de reconocimiento facial existentes en la actualidad, elegir una aplicación donde pueda ser útil el reconocimiento facial, diseñar y desarrollar un programa en MATLAB que lleve a cabo la función de reconocimiento facial, y evaluar el funcionamiento del sistema desarrollado. Este documento se encuentra dividido en cuatro partes: INTRODUCCIÓN, MARCO TEÓRICO, IMPLEMENTACIÓN, y RESULTADOS, CONCLUSIONES Y LÍNEAS FUTURAS. En la primera parte, se hace una introducción relativa a la actualidad del reconocimiento facial y se comenta brevemente sobre las técnicas existentes para desarrollar un sistema biométrico de este tipo. En ella se justifican también aquellas técnicas que acabaron formando parte de la implementación. En la segunda parte, el marco teórico, se explica la estructura general que tiene un sistema de reconocimiento biométrico, así como sus modos de funcionamiento, y las tasas de error utilizadas para evaluar y comparar su rendimiento. Así mismo, se lleva a cabo una descripción más profunda sobre los conceptos y métodos utilizados para efectuar la detección y reconocimiento facial en la tercera parte del proyecto. La tercera parte abarca una descripción detallada de la solución propuesta. En ella se explica el diseño, características y aplicación de la implementación; que trata de un programa elaborado en MATLAB con interfaz gráfica, y que utiliza cuatro sistemas de reconocimiento facial, basados cada uno en diferentes técnicas: Análisis por componentes principales, análisis lineal discriminante, wavelets de Gabor, y emparejamiento de grafos elásticos. El programa ofrece además la capacidad de crear y editar una propia base de datos con etiquetas, dándole aplicación directa sobre el tema que se trata. Se proponen además una serie de características con el objetivo de ampliar y mejorar las funcionalidades del programa diseñado. Dentro de dichas características destaca la propuesta de un modo de verificación híbrido aplicable a cualquier rama de la biometría y un programa de evaluación capaz de medir, graficar, y comparar las configuraciones de cada uno de los sistemas de reconocimiento implementados. Otra característica destacable es la herramienta programada para la creación de grafos personalizados y generación de modelos, aplicable a reconocimiento de objetos en general. En la cuarta y última parte, se presentan al principio los resultados obtenidos. En ellos se contemplan y analizan las comparaciones entre las distintas configuraciones de los sistemas de reconocimiento implementados para diferentes bases de datos (una de ellas formada con imágenes con condiciones de adquisición no controladas). También se miden las tasas de error del modo de verificación híbrido propuesto. Finalmente, se extraen conclusiones, y se proponen líneas futuras de investigación. ABSTRACT The main goal of this project is to develop a facial recognition system. To meet this end, it was necessary to accomplish a series of specific objectives, which were: researching on the existing face recognition technics nowadays, choosing an application where face recognition might be useful, design and develop a face recognition system using MATLAB, and measure the performance of the implemented system. This document is divided into four parts: INTRODUCTION, THEORTICAL FRAMEWORK, IMPLEMENTATION, and RESULTS, CONCLUSSIONS AND FUTURE RESEARCH STUDIES. In the first part, an introduction is made in relation to facial recognition nowadays, and the techniques used to develop a biometric system of this kind. Furthermore, the techniques chosen to be part of the implementation are justified. In the second part, the general structure and the two basic modes of a biometric system are explained. The error rates used to evaluate and compare the performance of a biometric system are explained as well. Moreover, a description of the concepts and methods used to detect and recognize faces in the third part is made. The design, characteristics, and applications of the systems put into practice are explained in the third part. The implementation consists in developing a program with graphical user interface made in MATLAB. This program uses four face recognition systems, each of them based on a different technique: Principal Component Analysis (PCA), Fisher’s Linear Discriminant (FLD), Gabor wavelets, and Elastic Graph Matching (EGM). In addition, with this implementation it is possible to create and edit one´s tagged database, giving it a direct application. Also, a group of characteristics are proposed to enhance the functionalities of the program designed. Among these characteristics, three of them should be emphasized in this summary: A proposal of an hybrid verification mode of a biometric system; and an evaluation program capable of measuring, plotting curves, and comparing different configurations of each implemented recognition system; and a tool programmed to create personalized graphs and models (tagged graph associated to an image of a person), which can be used generally in object recognition. In the fourth and last part of the project, the results of the comparisons between different configurations of the systems implemented are shown for three databases (One of them created with pictures taken under non-controlled environments). The error rates of the proposed hybrid verification mode are measured as well. Finally, conclusions are extracted and future research studies are proposed.

Reconocimiento facial

El presente proyecto trata sobre uno de los campos más problemáticos de la inteligencia artificial, el reconocimiento facial. Algo tan sencillo para las personas como es reconocer una cara conocida se traduce en complejos algoritmos y miles de datos procesados en cuestión de segundos. El proyecto comienza con un estudio del estado del arte de las diversas técnicas de reconocimiento facial, desde las más utilizadas y probadas como el PCA y el LDA, hasta técnicas experimentales que utilizan imágenes térmicas en lugar de las clásicas con luz visible. A continuación, se ha implementado una aplicación en lenguaje C++ que sea capaz de reconocer a personas almacenadas en su base de datos leyendo directamente imágenes desde una webcam. Para realizar la aplicación, se ha utilizado una de las librerías más extendidas en cuanto a procesado de imágenes y visión artificial, OpenCV. Como IDE se ha escogido Visual Studio 2010, que cuenta con una versión gratuita para estudiantes. La técnica escogida para implementar la aplicación es la del PCA ya que es una técnica básica en el reconocimiento facial, y además sirve de base para soluciones mucho más complejas. Se han estudiado los fundamentos matemáticos de la técnica para entender cómo procesa la información y en qué se datos se basa para realizar el reconocimiento. Por último, se ha implementado un algoritmo de testeo para poder conocer la fiabilidad de la aplicación con varias bases de datos de imágenes faciales. De esta forma, se puede comprobar los puntos fuertes y débiles del PCA. ABSTRACT. This project deals with one of the most problematic areas of artificial intelligence, facial recognition. Something so simple for human as to recognize a familiar face becomes into complex algorithms and thousands of data processed in seconds. The project begins with a study of the state of the art of various face recognition techniques, from the most used and tested as PCA and LDA, to experimental techniques that use thermal images instead of the classic visible light images. Next, an application has been implemented in C + + language that is able to recognize people stored in a database reading images directly from a webcam. To make the application, it has used one of the most outstretched libraries in terms of image processing and computer vision, OpenCV. Visual Studio 2010 has been chosen as the IDE, which has a free student version. The technique chosen to implement the software is the PCA because it is a basic technique in face recognition, and also provides a basis for more complex solutions. The mathematical foundations of the technique have been studied to understand how it processes the information and which data are used to do the recognition. Finally, an algorithm for testing has been implemented to know the reliability of the application with multiple databases of facial images. In this way, the strengths and weaknesses of the PCA can be checked.