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.

Modelado en alto nivel con SystemC

El presente proyecto final de carrera titulado “Modelado de alto nivel con SystemC” tiene como objetivo principal el modelado de algunos módulos de un codificador de vídeo MPEG-2 utilizando el lenguaje de descripción de sistemas igitales SystemC con un nivel de abstracción TLM o Transaction Level Modeling. SystemC es un lenguaje de descripción de sistemas digitales basado en C++. En él hay un conjunto de rutinas y librerías que implementan tipos de datos, estructuras y procesos especiales para el modelado de sistemas digitales. Su descripción se puede consultar en [GLMS02] El nivel de abstracción TLM se caracteriza por separar la comunicación entre los módulos de su funcionalidad. Este nivel de abstracción hace un mayor énfasis en la funcionalidad de la comunicación entre los módulos (de donde a donde van datos) que la implementación exacta de la misma. En los documentos [RSPF] y [HG] se describen el TLM y un ejemplo de implementación. La arquitectura del modelo se basa en el codificador MVIP-2 descrito en [Gar04], de dicho modelo, los módulos implementados son: · IVIDEOH: módulo que realiza un filtrado del vídeo de entrada en la dimensión horizontal y guarda en memoria el video filtrado. · IVIDEOV: módulo que lee de la memoria el vídeo filtrado por IVIDEOH, realiza el filtrado en la dimensión horizontal y escribe el video filtrado en memoria. · DCT: módulo que lee el video filtrado por IVIDEOV, hace la transformada discreta del coseno y guarda el vídeo transformado en la memoria. · QUANT: módulo que lee el video transformado por DCT, lo cuantifica y guarda el resultado en la memoria. · IQUANT: módulo que lee el video cuantificado por QUANT, realiza la cuantificación inversa y guarda el resultado en memoria. · IDCT: módulo que lee el video procesado por IQUANT, realiza la transformada inversa del coseno y guarda el resultado en memoria. · IMEM: módulo que hace de interfaz entre los módulos anteriores y la memoria. Gestiona las peticiones simultáneas de acceso a la memoria y asegura el acceso exclusivo a la memoria en cada instante de tiempo. Todos estos módulos aparecen en gris en la siguiente figura en la que se muestra la arquitectura del modelo: Figura 1. Arquitectura del modelo (VER PDF DEL PFC) En figura también aparecen unos módulos en blanco, dichos módulos son de pruebas y se han añadido para realizar simulaciones y probar los módulos del modelo: · CAMARA: módulo que simula una cámara en blanco y negro, lee la luminancia de un fichero de vídeo y lo envía al modelo a través de una FIFO. · FIFO: hace de interfaz entre la cámara y el modelo, guarda los datos que envía la cámara hasta que IVIDEOH los lee. · CONTROL: módulo que se encarga de controlar los módulos que procesan el vídeo, estos le indican cuando terminan de procesar un frame de vídeo y este módulo se encarga de iniciar los módulos que sean necesarios para seguir con la codificación. Este módulo se encarga del correcto secuenciamiento de los módulos procesadores de vídeo. · RAM: módulo que simula una memoria RAM, incluye un retardo programable en el acceso. Para las pruebas también se han generado ficheros de vídeo con el resultado de cada módulo procesador de vídeo, ficheros con mensajes y un fichero de trazas en el que se muestra el secuenciamiento de los procesadores. Como resultado del trabajo en el presente PFC se puede concluir que SystemC permite el modelado de sistemas digitales con bastante sencillez (hace falta conocimientos previos de C++ y programación orientada objetos) y permite la realización de modelos con un nivel de abstracción mayor a RTL, el habitual en Verilog y VHDL, en el caso del presente PFC, el TLM. ABSTRACT This final career project titled “High level modeling with SystemC” have as main objective the modeling of some of the modules of an MPEG-2 video coder using the SystemC digital systems description language at the TLM or Transaction Level Modeling abstraction level. SystemC is a digital systems description language based in C++. It contains routines and libraries that define special data types, structures and process to model digital systems. There is a complete description of the SystemC language in the document [GLMS02]. The main characteristic of TLM abstraction level is that it separates the communication among modules of their functionality. This abstraction level puts a higher emphasis in the functionality of the communication (from where to where the data go) than the exact implementation of it. The TLM and an example are described in the documents [RSPF] and [HG]. The architecture of the model is based in the MVIP-2 video coder (described in the document [Gar04]) The modeled modules are: · IVIDEOH: module that filter the video input in the horizontal dimension. It saves the filtered video in the memory. · IVIDEOV: module that read the IVIDEOH filtered video, filter it in the vertical dimension and save the filtered video in the memory. · DCT: module that read the IVIDEOV filtered video, do the discrete cosine transform and save the transformed video in the memory. · QUANT: module that read the DCT transformed video, quantify it and save the quantified video in the memory. · IQUANT: module that read the QUANT processed video, do the inverse quantification and save the result in the memory. · IDCT: module that read the IQUANT processed video, do the inverse cosine transform and save the result in the memory. · IMEM: this module is the interface between the modules described previously and the memory. It manage the simultaneous accesses to the memory and ensure an unique access at each instant of time All this modules are included in grey in the following figure (SEE PDF OF PFC). This figure shows the architecture of the model: Figure 1. Architecture of the model This figure also includes other modules in white, these modules have been added to the model in order to simulate and prove the modules of the model: · CAMARA: simulates a black and white video camera, it reads the luminance of a video file and sends it to the model through a FIFO. · FIFO: is the interface between the camera and the model, it saves the video data sent by the camera until the IVIDEOH module reads it. · CONTROL: controls the modules that process the video. These modules indicate the CONTROL module when they have finished the processing of a video frame. The CONTROL module, then, init the necessary modules to continue with the video coding. This module is responsible of the right sequence of the video processing modules. · RAM: it simulates a RAM memory; it also simulates a programmable delay in the access to the memory. It has been generated video files, text files and a trace file to check the correct function of the model. The trace file shows the sequence of the video processing modules. As a result of the present final career project, it can be deduced that it is quite easy to model digital systems with SystemC (it is only needed previous knowledge of C++ and object oriented programming) and it also allow the modeling with a level of abstraction higher than the RTL used in Verilog and VHDL, in the case of the present final career project, the TLM.

Herramienta para la gestión de diarios de entretenimientos configurables

El Trabajo Fin de Grado ha consistido en el diseño e implementación de una herramienta para la gestión y administración de los entrenamientos de atletas de deportes individuales. Hasta ahora los deportistas debían gestionar sus entrenamientos a través de hojas de cálculo, teniendo que dedicar tiempo al aprendizaje de herramientas como Microsoft Excel u OpenOffice Excel para personalizar las plantillas y guardar los datos, utilizar otras herramientas como Google Calendar para obtener una visión de un calendario con los entrenamientos realizados o bien utilizar programas hechos a medida para un deporte e incluso para un deportista. El objetivo principal consistía en desarrollar una herramienta que unificara todas las tareas para ofrecer al deportista las funciones de configuración de plantillas, registro y generación de gráficas de los datos registrados y visionado del calendario de entrenamientos de una forma ágil, sencilla e intuitiva, adaptándose a las necesidades de cualquier deporte o deportista. Para alcanzar el objetivo principal realizamos encuestas a atletas de una gran diversidad de deportes individuales, detectando las particularidades de cada deporte y analizando los datos que nos ofrecían para alcanzar el objetivo de diseñar una herramienta versátil que permitiera su uso independientemente de los parámetros que se quisiera registrar de cada entrenamiento. La herramienta generada es una herramienta programada en Java, que ofrece portabilidad a cualquier sistema operativo que lo soporte, sin ser necesario realizar una instalación previa. Es una aplicación plug and play en la que solo se necesita del fichero ejecutable para su funcionamiento; de esta forma facilitamos que el deportista guarde toda la información en muy poco espacio, 6 megabytes aproximadamente, y pueda llevarla a cualquier lado en un pen drive o en sistemas de almacenamiento en la nube. Además, los ficheros en los que se registran los datos son ficheros CSV (valores separados por comas) con un formato estandarizado que permite la exportación a otras herramientas. Como conclusión el atleta ahorra tiempo y esfuerzo en tareas ajenas a la práctica del deporte y disfruta de una herramienta que le permite analizar de diferentes maneras cada uno de los parámetros registrados para ver su evolución y ayudarle a mejorar aquellos aspectos que sean deficientes. ---ABSTRACT---The Final Project consists in the design and implementation of a tool for the management and administration of training logs for individual athletes. Until now athletes had to manage their workouts through spreadsheets, having to spend time in learning tools such as Microsoft Excel or OpenOffice in order to save the data, others tools like Google Calendar to check their training plan or buy specifics programs designed for a specific sport or even for an athlete. The main purpose of this project is to develop an intuitive and straightforward tool that unifies all tasks offering setup functions, data recording, graph generation and training schedule to the athletes. Whit this in mind, we have interviewed athletes from a wide range of individual sports, identifying their specifications and analyzing the data provided to design a flexible tool that registers multitude of training parameters. This tool has been coded in Java, providing portability to any operating system that supports it, without installation being required. It is a plug and play application, that only requires the executable file to start working. Accordingly, athletes can keep all the information in a relative reduced space (aprox 6 megabytes) and save it in a pen drive or in the cloud. In addition, the files whit the stored data are CSV (comma separated value) files whit a standardized format that allows exporting to other tools. Consequently athletes will save time and effort on tasks unrelated to the practice of sports. The new tool will enable them to analyze in detail all the existing data and improve in those areas with development opportunities.

Numerical models for coastal zone management

The basic equations for modelling two-dimensional hydrodynamics and transport in estuaries and coastal regions have been developed. By using the finite element method, it is possible to transform the model into a discretized counterpart. The model has been applied in order to study the dispersion of an effluent within the Bay of Santander. The results obtained by means of a computer program are discussed.