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.

Face detection in C#

Actualmente la detección del rostro humano es un tema difícil debido a varios parámetros implicados. Llega a ser de interés cada vez mayor en diversos campos de aplicaciones como en la identificación personal, la interface hombre-máquina, etc. La mayoría de las imágenes del rostro contienen un fondo que se debe eliminar/discriminar para poder así detectar el rostro humano. Así, este proyecto trata el diseño y la implementación de un sistema de detección facial humana, como el primer paso en el proceso, dejando abierto el camino, para en un posible futuro, ampliar este proyecto al siguiente paso, que sería, el Reconocimiento Facial, tema que no trataremos aquí. En la literatura científica, uno de los trabajos más importantes de detección de rostros en tiempo real es el algoritmo de Viola and Jones, que ha sido tras su uso y con las librerías de Open CV, el algoritmo elegido para el desarrollo de este proyecto. A continuación explicaré un breve resumen sobre el funcionamiento de mi aplicación. Mi aplicación puede capturar video en tiempo real y reconocer el rostro que la Webcam captura frente al resto de objetos que se pueden visualizar a través de ella. Para saber que el rostro es detectado, éste es recuadrado en su totalidad y seguido si este mueve. A su vez, si el usuario lo desea, puede guardar la imagen que la cámara esté mostrando, pudiéndola almacenar en cualquier directorio del PC. Además, incluí la opción de poder detectar el rostro humano sobre una imagen fija, cualquiera que tengamos guardada en nuestro PC, siendo mostradas el número de caras detectadas y pudiendo visualizarlas sucesivamente cuantas veces queramos. Para todo ello como bien he mencionado antes, el algoritmo usado para la detección facial es el de Viola and Jones. Este algoritmo se basa en el escaneo de toda la superficie de la imagen en busca del rostro humano, para ello, primero la imagen se transforma a escala de grises y luego se analiza dicha imagen, mostrando como resultado el rostro encuadrado. ABSTRACT Currently the detection of human face is a difficult issue due to various parameters involved. Becomes of increasing interest in various fields of applications such as personal identification, the man-machine interface, etc. Most of the face images contain a fund to be removed / discriminate in order to detect the human face. Thus, this project is the design and implementation of a human face detection system, as the first step in the process, leaving the way open for a possible future, extend this project to the next step would be, Facial Recognition , a topic not covered here. In the literature, one of the most important face detection in real time is the algorithm of Viola and Jones, who has been after use with Open CV libraries, the algorithm chosen for the development of this project. I will explain a brief summary of the performance of my application. My application can capture video in real time and recognize the face that the Webcam Capture compared to other objects that can be viewed through it. To know that the face is detected, it is fully boxed and followed if this move. In turn, if the user may want to save the image that the camera is showing, could store in any directory on your PC. I also included the option to detect the human face on a still image, whatever we have stored in your PC, being shown the number of faces detected and can view them on more times. For all as well I mentioned before, the algorithm used for face detection is that of Viola and Jones. This algorithm is based on scanning the entire surface of the image for the human face, for this, first the image is converted to gray-scale and then analyzed the image, showing results in the face framed.

Evaluación de las librerías disponibles para la definición de gestos y uso de los mismos para ser usados en U.I. con Kinect

La rápida evolución de tecnologías que mejoran la interacción con los ordenadores ha cambiado la forma de pensar de la sociedad actual. Una de las últimas alternativas se centra en el reconocimiento facial y de gestos, el cual ha dado muy buenos resultados, acercando ordenadores y humanos. El objetivo de este proyecto era desarrollar un prototipo que permita el reconocimiento de gestos mediante el dispositivo Kinect, el cual usa una de las tecnologías mencionadas anteriormente. Para la realización de este prototipo, fue necesario el estudio del funcionamiento de Kinect. Una vez realizado, el siguiente paso consistió en la búsqueda de librerías que facilitaran el reconocimiento de gestos, para compararlas y finalmente escoger una de ellas. Al ser una tecnología reciente, no existen demasiadas aplicaciones que utilicen Kinect y por lo tanto, la búsqueda de la librería era una parte fundamental del proyecto. Tras elegir la librería, se analizaron las características que debía tener el prototipo para realizar el diseño del mismo. Este diseño se realizó de forma iterativa y con numerosos cambios para otorgar al prototipo la mayor abstracción posible y una mayor orientación a objetos, para de esta manera, favorecer los posibles cambios que sean necesarios al ser una tecnología nueva y muy cambiante. Finalmente, el paso final fue la implementación del prototipo bajo el diseño propuesto, consiguiendo un prototipo funcional capaz de reconocer, almacenar, mostrar y definir diferentes gestos. Los resultados ofrecidos por Kinect son muy satisfactorios, con una gran precisión y eficiencia, demostrando el potencial de las nuevas tecnologías de interacción sin contacto, cuyo único defecto se encuentra en ser una tecnología poco madura y en evolución. ---------------------------------------------------------------------------------------------------------- The fast development of technologies that enhance interaction with computers has changed the mindset of the society. One of the latest alternatives focuses on face and gesture recognition, which has been very successful, bringing closer computers and humans. The purpose of this project was to develop a gesture recognition prototype with the Kinect device, which uses one of the technologies mentioned above. For the realization of this prototype, it was necessary to study how Kinect works. Once done, the next step was to search for libraries to facilitate the gesture recognition, to compare them and finally choose one of them. Because it is a recent technology, there are not many applications that use Kinect and therefore, the library search was an essential part of the project. After selecting the library, the characteristics that the prototype should have were analyzed for the design. This design was performed iteratively with numerous changes to give the prototype abstraction and object orientation, because as a new technology, it changes fast. Therefore, with this design it would be easier to deal with possible changes. Finally, the final step was the implementation of the prototype under the proposed design, getting a functional prototype able to recognize, store, display and define different gestures. The results offered by Kinect are very satisfactory, with high accuracy and efficiency, demonstrating the potential of the new interaction technologies without contact, whose only fault is to be a little mature technology and evolving.

Higher-order regularization and morphological techniques for image segmentation

La segmentación de imágenes es un campo importante de la visión computacional y una de las áreas de investigación más activas, con aplicaciones en comprensión de imágenes, detección de objetos, reconocimiento facial, vigilancia de vídeo o procesamiento de imagen médica. La segmentación de imágenes es un problema difícil en general, pero especialmente en entornos científicos y biomédicos, donde las técnicas de adquisición imagen proporcionan imágenes ruidosas. Además, en muchos de estos casos se necesita una precisión casi perfecta. En esta tesis, revisamos y comparamos primero algunas de las técnicas ampliamente usadas para la segmentación de imágenes médicas. Estas técnicas usan clasificadores a nivel de pixel e introducen regularización sobre pares de píxeles que es normalmente insuficiente. Estudiamos las dificultades que presentan para capturar la información de alto nivel sobre los objetos a segmentar. Esta deficiencia da lugar a detecciones erróneas, bordes irregulares, configuraciones con topología errónea y formas inválidas. Para solucionar estos problemas, proponemos un nuevo método de regularización de alto nivel que aprende información topológica y de forma a partir de los datos de entrenamiento de una forma no paramétrica usando potenciales de orden superior. Los potenciales de orden superior se están popularizando en visión por computador, pero la representación exacta de un potencial de orden superior definido sobre muchas variables es computacionalmente inviable. Usamos una representación compacta de los potenciales basada en un conjunto finito de patrones aprendidos de los datos de entrenamiento que, a su vez, depende de las observaciones. Gracias a esta representación, los potenciales de orden superior pueden ser convertidos a potenciales de orden 2 con algunas variables auxiliares añadidas. Experimentos con imágenes reales y sintéticas confirman que nuestro modelo soluciona los errores de aproximaciones más débiles. Incluso con una regularización de alto nivel, una precisión exacta es inalcanzable, y se requeire de edición manual de los resultados de la segmentación automática. La edición manual es tediosa y pesada, y cualquier herramienta de ayuda es muy apreciada. Estas herramientas necesitan ser precisas, pero también lo suficientemente rápidas para ser usadas de forma interactiva. Los contornos activos son una buena solución: son buenos para detecciones precisas de fronteras y, en lugar de buscar una solución global, proporcionan un ajuste fino a resultados que ya existían previamente. Sin embargo, requieren una representación implícita que les permita trabajar con cambios topológicos del contorno, y esto da lugar a ecuaciones en derivadas parciales (EDP) que son costosas de resolver computacionalmente y pueden presentar problemas de estabilidad numérica. Presentamos una aproximación morfológica a la evolución de contornos basada en un nuevo operador morfológico de curvatura que es válido para superficies de cualquier dimensión. Aproximamos la solución numérica de la EDP de la evolución de contorno mediante la aplicación sucesiva de un conjunto de operadores morfológicos aplicados sobre una función de conjuntos de nivel. Estos operadores son muy rápidos, no sufren de problemas de estabilidad numérica y no degradan la función de los conjuntos de nivel, de modo que no hay necesidad de reinicializarlo. Además, su implementación es mucho más sencilla que la de las EDP, ya que no requieren usar sofisticados algoritmos numéricos. Desde un punto de vista teórico, profundizamos en las conexiones entre operadores morfológicos y diferenciales, e introducimos nuevos resultados en este área. Validamos nuestra aproximación proporcionando una implementación morfológica de los contornos geodésicos activos, los contornos activos sin bordes, y los turbopíxeles. En los experimentos realizados, las implementaciones morfológicas convergen a soluciones equivalentes a aquéllas logradas mediante soluciones numéricas tradicionales, pero con ganancias significativas en simplicidad, velocidad y estabilidad. ABSTRACT Image segmentation is an important field in computer vision and one of its most active research areas, with applications in image understanding, object detection, face recognition, video surveillance or medical image processing. Image segmentation is a challenging problem in general, but especially in the biological and medical image fields, where the imaging techniques usually produce cluttered and noisy images and near-perfect accuracy is required in many cases. In this thesis we first review and compare some standard techniques widely used for medical image segmentation. These techniques use pixel-wise classifiers and introduce weak pairwise regularization which is insufficient in many cases. We study their difficulties to capture high-level structural information about the objects to segment. This deficiency leads to many erroneous detections, ragged boundaries, incorrect topological configurations and wrong shapes. To deal with these problems, we propose a new regularization method that learns shape and topological information from training data in a nonparametric way using high-order potentials. High-order potentials are becoming increasingly popular in computer vision. However, the exact representation of a general higher order potential defined over many variables is computationally infeasible. We use a compact representation of the potentials based on a finite set of patterns learned fromtraining data that, in turn, depends on the observations. Thanks to this representation, high-order potentials can be converted into pairwise potentials with some added auxiliary variables and minimized with tree-reweighted message passing (TRW) and belief propagation (BP) techniques. Both synthetic and real experiments confirm that our model fixes the errors of weaker approaches. Even with high-level regularization, perfect accuracy is still unattainable, and human editing of the segmentation results is necessary. The manual edition is tedious and cumbersome, and tools that assist the user are greatly appreciated. These tools need to be precise, but also fast enough to be used in real-time. Active contours are a good solution: they are good for precise boundary detection and, instead of finding a global solution, they provide a fine tuning to previously existing results. However, they require an implicit representation to deal with topological changes of the contour, and this leads to PDEs that are computationally costly to solve and may present numerical stability issues. We present a morphological approach to contour evolution based on a new curvature morphological operator valid for surfaces of any dimension. We approximate the numerical solution of the contour evolution PDE by the successive application of a set of morphological operators defined on a binary level-set. These operators are very fast, do not suffer numerical stability issues, and do not degrade the level set function, so there is no need to reinitialize it. Moreover, their implementation is much easier than their PDE counterpart, since they do not require the use of sophisticated numerical algorithms. From a theoretical point of view, we delve into the connections between differential andmorphological operators, and introduce novel results in this area. We validate the approach providing amorphological implementation of the geodesic active contours, the active contours without borders, and turbopixels. In the experiments conducted, the morphological implementations converge to solutions equivalent to those achieved by traditional numerical solutions, but with significant gains in simplicity, speed, and stability.

Análisis de imágenes del rostro humano

El objetivo general de este trabajo es el correcto funcionamiento de un sistema de reconocimiento facial compuesto de varios módulos, implementados en distintos lenguajes. Uno de dichos módulos está escrito en Python y se encargarí de determinar el género del rostro o rostros que aparecen en una imagen o en un fotograma de una secuencia de vídeo. El otro módulo, escrito en C++, llevará a cabo el reconocimiento de cada una de las partes de la cara (ojos, nariz, boca) y la orientación hacia la que está posicionada (derecha, izquierda). La primera parte de esta memoria corresponde a la reimplementación de todas las partes de un analizador facial, que constituyen el primer módulo antes mencionado. Estas partes son un analizador, compuesto a su vez por un reconocedor (Tracker) y un procesador (Processor), y una clase visor para poder visualizar los resultados. Por un lado, el reconocedor o "Tracker.es el encargado de encontrar la cara y sus partes, que serán pasadas al procesador o Processor, que analizará la cara obtenida por el reconocedor y determinará su género. Este módulo estaba dise~nado completamente en C y OpenCV 1.0, y ha sido reescrito en Python y OpenCV 2.4. Y en la segunda parte, se explica cómo realizar la comunicación entre el primer módulo escrito en Python y el segundo escrito en C++. Además, se analizarán diferentes herramientas para poder ejecutar código C++ desde programas Python. Dichas herramientas son PyBindGen, Cython y Boost. Dependiendo de las necesidades del programador se contará cuál de ellas es más conveniente utilizar en cada caso. Por último, en el apartado de resultados se puede observar el funcionamiento del sistema con la integración de los dos módulos, y cómo se muestran por pantalla los puntos de interés, el género y la orientación del rostro utilizando imágenes tomadas con una cámara web.---ABSTRACT---The main objective of this document is the proper functioning of a facial recognition system composed of two modules, implemented in diferent languages. One of these modules is written in Python, and his purpose is determining the gender of the face or faces in an image or a frame of a video sequence. The other module is written in C ++ and it will perform the recognition of each of the parts of the face (eyes, nose , mouth), and the head pose (right, left).The first part of this document corresponds to the reimplementacion of all components of a facial analyzer , which constitute the first module that I mentioned before. These parts are an analyzer , composed by a tracke) and a processor, and a viewer to display the results. The tracker function is to find and its parts, which will be passed to the processor, which will analyze the face obtained by the tracker. The processor will determine the face's gender. This module was completely written in C and OpenCV 1.0, and it has been rewritten in Python and OpenCV 2.4. And in the second part, it explains how to comunicate two modules, one of them written in Python and the other one written in C++. Furthermore, it talks about some tools to execute C++ code from Python scripts. The tools are PyBindGen, Cython and Boost. It will tell which one of those tools is better to use depend on the situation. Finally, in the results section it is possible to see how the system works with the integration of the two modules, and how the points of interest, the gender an the head pose are displayed on the screen using images taken from a webcam.

Desarrollo de una herramienta para analizar métodos de reconocimiento de emociones

Desde hace más de 20 años, muchos grupos de investigación trabajan en el estudio de técnicas de reconocimiento automático de expresiones faciales. En los últimos años, gracias al avance de las metodologías, ha habido numerosos avances que hacen posible una rápida detección de las caras presentes en una imagen y proporcionan algoritmos de clasificación de expresiones. En este proyecto se realiza un estudio sobre el estado del arte en reconocimiento automático de emociones, para conocer los diversos métodos que existen en el análisis facial y en el reconocimiento de la emoción. Con el fin de poder comparar estos métodos y otros futuros, se implementa una herramienta modular y ampliable y que además integra un método de extracción de características que consiste en la obtención de puntos de interés en la cara y dos métodos para clasificar la expresión, uno mediante comparación de desplazamientos de los puntos faciales, y otro mediante detección de movimientos específicos llamados unidades de acción. Para el entrenamiento del sistema y la posterior evaluación del mismo, se emplean las bases de datos Cohn-Kanade+ y JAFFE, de libre acceso a la comunidad científica. Después, una evaluación de estos métodos es llevada a cabo usando diferentes parámetros, bases de datos y variando el número de emociones. Finalmente, se extraen conclusiones del trabajo y su evaluación, proponiendo las mejoras necesarias e investigación futura. ABSTRACT. Currently, many research teams focus on the study of techniques for automatic facial expression recognition. Due to the appearance of digital image processing, in recent years there have been many advances in the field of face detection, feature extraction and expression classification. In this project, a study of the state of the art on automatic emotion recognition is performed to know the different methods existing in facial feature extraction and emotion recognition. To compare these methods, a user friendly tool is implemented. Besides, a feature extraction method is developed which consists in obtaining 19 facial feature points. Those are passed to two expression classifier methods, one based on point displacements, and one based on the recognition of facial Action Units. Cohn-Kanade+ and JAFFE databases, both freely available to the scientific community, are used for system training and evaluation. Then, an evaluation of the methods is performed with different parameters, databases and varying the number of emotions. Finally, conclusions of the work and its evaluation are extracted, proposing some necessary improvements and future research.

Aplicación del análisis multi-espectral para el reconocimiento automatizado de menas metálicas

Traditional identification of ore minerals with reflected light microscopy relies heavily on the experience of the observer. Qualified observers have become a rarity, as ore microscopy is often neglected in today’s university training, but since it furnishes necessary and inexpensive information, innovative alternatives are needed, especially for quantification. Many of the diagnostic optical properties of ores defy quantification, but recent developments in electronics and optics allow new insights into the reflectance and colour properties of ores. Preliminary results for the development of an expert system aimed at the automatic identification of ores based on their reflectance properties are presented. The discriminatory capacity of the system is enhanced by near IR reflectance measures, while UV filters tested to date are unreliable. Interaction with image analysis software through a wholly automated microscope, to furnish quantitative and morphological information for geometallurgy, relies on automated identification of the ores based on the measured spectra. This methodology increases enormously the performance of the microscopist; nevertheless supervision by an expert is always needed.

Potencial Analítico de los Polímeros de Impronta Molecular (MIPs) como Elementos de Reconocimiento Biomimético

Los polímeros de impronta molecular (MIPs) son materiales sintéticos que presentan propiedades de reconocimiento molecular específico hacia determinados compuestos. Estos materiales con “memoria selectiva” presentan un elevado potencial analítico como sustitutos de elementos de reconocimiento de origen biológico para el desarrollo de sensores, como sorbentes en procesos de extracción en fase sólida (SPE) y como fases estacionarias para HPLC y CE. La síntesis de estos materiales se basa en la formación de una estructura polimérica, altamente entrecruzada, alrededor de una molécula que actúa como plantilla que se extrae después de la polimerización. De esta forma, el MIP contendrá sitios de unión que son complementarios a la molécula plantilla en forma, tamaño y distribución de grupos funcionales que permiten su reconocimiento posterior, de forma selectiva Los MIPs suelen presentar ventajas interesantes en comparación con los receptores

Reconocimiento de objetos a partir de imágenes termográficas

La termografía es un método de inspección y diagnóstico basado en la radiación infrarroja que emiten los cuerpos. Permite medir dicha radiación a distancia y sin contacto, obteniendo un termograma o imagen termográfica, objeto de estudio de este proyecto. Todos los cuerpos que se encuentren a una cierta temperatura emiten radiación infrarroja. Sin embargo, para hacer una inspección termográfica hay que tener en cuenta la emisividad de los cuerpos, capacidad que tienen de emitir radiación, ya que ésta no sólo depende de la temperatura del cuerpo, sino también de sus características superficiales. Las herramientas necesarias para conseguir un termograma son principalmente una cámara termográfica y un software que permita su análisis. La cámara percibe la emisión infrarroja de un objeto y lo convierte en una imagen visible, originalmente monocromática. Sin embargo, después es coloreada por la propia cámara o por un software para una interpretación más fácil del termograma. Para obtener estas imágenes termográficas existen varias técnicas, que se diferencian en cómo la energía calorífica se transfiere al cuerpo. Estas técnicas se clasifican en termografía pasiva, activa y vibrotermografía. El método que se utiliza en cada caso depende de las características térmicas del cuerpo, del tipo de defecto a localizar o la resolución espacial de las imágenes, entre otros factores. Para analizar las imágenes y así obtener diagnósticos y detectar defectos, es importante la precisión. Por ello existe un procesado de las imágenes, para minimizar los efectos provocados por causas externas, mejorar la calidad de la imagen y extraer información de las inspecciones realizadas. La termografía es un método de ensayo no destructivo muy flexible y que ofrece muchas ventajas. Por esta razón el campo de aplicación es muy amplio, abarcando desde aplicaciones industriales hasta investigación y desarrollo. Vigilancia y seguridad, ahorro energético, medicina o medio ambiente, son algunos de los campos donde la termografía aportaimportantes beneficios. Este proyecto es un estudio teórico de la termografía, donde se describen detalladamente cada uno de los aspectos mencionados. Concluye con una aplicación práctica, creando una cámara infrarroja a partir de una webcam, y realizando un análisis de las imágenes obtenidas con ella. Con esto se demuestran algunas de las teorías explicadas, así como la posibilidad de reconocer objetos mediante la termografía. Thermography is a method of testing and diagnosis based on the infrared radiation emitted by bodies. It allows to measure this radiation from a distance and with no contact, getting a thermogram or thermal image, object of study of this project. All bodies that are at a certain temperature emit infrared radiation. However, making a thermographic inspection must take into account the emissivity of the body, capability of emitting radiation. This not only depends on the temperature of the body, but also on its surface characteristics. The tools needed to get a thermogram are mainly a thermal imaging camera and software that allows analysis. The camera sees the infrared emission of an object and converts it into a visible image, originally monochrome. However, after it is colored by the camera or software for easier interpretation of thermogram. To obtain these thermal images it exists various techniques, which differ in how heat energy is transferred to the body. These techniques are classified into passive thermography, active and vibrotermografy. The method used in each case depends on the thermal characteristics of the body, the type of defect to locate or spatial resolution of images, among other factors. To analyze the images and obtain diagnoses and defects, accuracy is important. Thus there is a image processing to minimize the effects caused by external causes, improving image quality and extract information from inspections. Thermography is a non-­‐destructive test method very flexible and offers many advantages. So the scope is very wide, ranging from industrial applications to research and development.Surveillance and security, energy saving, environmental or medicine are some of the areas where thermography provides significant benefits. This project is a theoretical study of thermography, which describes in detail each of these aspects. It concludes with a practical application, creating an infrared camera from a webcam, and making an analysis of the images obtained with it. This will demonstrate some of the theories explained as well as the ability to recognize objects by thermography.

Identificación y reconocimiento de matrículas de automóviles con MATLAB

Este Proyecto Fin de Carrera trata sobre el reconocimiento e identificación de caracteres de matrículas de automóviles. Este tipo de sistemas de reconocimiento también se los conoce mundialmente como sistemas ANPR ("Automatic Number Plate Recognition") o LPR ("License Plate Recognition"). La gran cantidad de vehículos y logística que se mueve cada segundo por todo el planeta, hace necesaria su registro para su tratamiento y control. Por ello, es necesario implementar un sistema que pueda identificar correctamente estos recursos, para su posterior procesado, construyendo así una herramienta útil, ágil y dinámica. El presente trabajo ha sido estructurado en varias partes. La primera de ellas nos muestra los objetivos y las motivaciones que se persiguen con la realización de este proyecto. En la segunda, se abordan y desarrollan todos los diferentes procesos teóricos y técnicos, así como matemáticos, que forman un sistema ANPR común, con el fin de implementar una aplicación práctica que pueda demostrar la utilidad de estos en cualquier situación. En la tercera, se desarrolla esa parte práctica en la que se apoya la base teórica del trabajo. En ésta se describen y desarrollan los diversos algoritmos, creados con el fin de estudiar y comprobar todo lo planteado hasta ahora, así como observar su comportamiento. Se implementan varios procesos característicos del reconocimiento de caracteres y patrones, como la detección de áreas o patrones, rotado y transformación de imágenes, procesos de detección de bordes, segmentación de caracteres y patrones, umbralización y normalización, extracción de características y patrones, redes neuronales, y finalmente el reconocimiento óptico de caracteres o comúnmente conocido como OCR. La última parte refleja los resultados obtenidos a partir del sistema de reconocimiento de caracteres implementado para el trabajo y se exponen las conclusiones extraídas a partir de éste. Finalmente se plantean las líneas futuras de mejora, desarrollo e investigación, para poder realizar un sistema más eficiente y global. This Thesis deals about license plate characters recognition and identification. These kinds of systems are also known worldwide as ANPR systems ("Automatic Number Plate Recognition") or LPR ("License Plate Recognition"). The great number of vehicles and logistics moving every second all over the world, requires a registration for treatment and control. Thereby, it’s therefore necessary to implement a system that can identify correctly these resources, for further processing, thus building a useful, flexible and dynamic tool. This work has been structured into several parts. The first one shows the objectives and motivations attained by the completion of this project. In the second part, it’s developed all the different theoretical and technical processes, forming a common ANPR system in order to implement a practical application that can demonstrate the usefulness of these ones on any situation. In the third, the practical part is developed, which is based on the theoretical work. In this one are described and developed various algorithms, created to study and verify all the questions until now suggested, and complain the behavior of these systems. Several recognition of characters and patterns characteristic processes are implemented, such as areas or patterns detection, image rotation and transformation, edge detection processes, patterns and character segmentation, thresholding and normalization, features and patterns extraction, neural networks, and finally the optical character recognition or commonly known like OCR. The last part shows the results obtained from the character recognition system implemented for this thesis and the outlines conclusions drawn from it. Finally, future lines of improvement, research and development are proposed, in order to make a more efficient and comprehensive system.

Estudio de reconocimiento general de la cuenca de la rambla de Valdelobos y proyecto de correccion de la cuenca de la rambla de los Aguanaces y resto del monte del Mismo nombre

Latente en el ánimo del Ingeniero que suscribe, como en el de la Jefatura de esta División, la excepcional importancia, que "tiene dentro de la economía valenciana» y aun nacional, el debido aprovechamiento y regulación de las aguas del Rio Turia» figuraba en sus proyectos de Trabajos» como de los más destacados» el correspondiente al debido tratamiento y corrección de la cuenca de dicho Rio»

Comparación de algoritmos detectores de puntos singulares para reconocimiento de objetos en vídeo quirúrgico.

El análisis de vídeo laparoscópico ofrece nuevas posibilidades a la navegación quirúrgica al garantizar una incorporación mínima de tecnología en quirófano, evitando así alterar la ergonomía y los flujos de trabajo de las intervenciones. Una de sus principales ventajas es que puede servir como fuente de datos para reconstruir tridimensionalmente la escena laparoscópica, lo que permite dotar al cirujano de la sensación de profundidad perdida en este tipo de cirugía. En el presente trabajo de investigación se comparan dos detectores de puntos singulares, SIFT y SURF, para estimar cuál de los dos podría integrarse en un algoritmo de cálculo de coordenadas 3D, MonoSLAM, basado en la detección y el seguimiento de estos puntos singulares en los fotogramas del vídeo. Los resultados obtenidos posicionan a SURF como la mejor opción gracias a su rapidez y a su mayor capacidad de discriminación entre estructuras anatómicas e instrumental quirúrgico.

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.

Memoria general de reconocimiento y de estudio de seccion de la Cuenca del Rio Guadalix en el termino municipal de Miraflores de la Sierra

La cuenca del Arroyo del Valle, ésta comprendida dentro de los términos Municipales de Miraflores de la Sierra y Bustarviejo, pertenecientes respectivamente a los partidos Judiciales de Colmenar Viejo y Torrelaguna, ambos de la Provincia de Madrid. Estando deslindados por el Instituto Geográfico, no es de temer ningún cambio en su posición Administrativa.