Detección de puntos clave en rostros humanos

C. JAVIER IZETTA; ABEL G. DÍAZ; N. FABIÁN ARJONA; NATALIA V. REVOLLO

Cordoba

Congreso; Octavo Congreso Argentino de la Interacción-Persona Computador@, Telecomunicaciones, Informática e Información Científica IPCTIIC 2019; 2019

Las técnicas de Aprendizaje Automatizado han surgido como las máselegidas para dar solución a problemas en distintas disciplinas. Una de ellas esla visión por computadora cuya finalidad es crear modelos del mundo real apartir de imágenes. Una de las tareas más importantes de esta disciplina es ladetección automática de puntos clave faciales. Yue Wang y Yang Song abordanla detección de 15 puntos clave faciales por medio de un algoritmo de búsquedade parche medio con índices de correlación e información mutua. Este enfoquealcanza una tasa de error de 3 pixeles alrededor de las posiciones de los puntosclave evaluados. El presente trabajo propone una variante de este enfoquemediante la incorporación de los métodos Support Vector Machine y RandomForest. Las experimentaciones realizadas permitieron demostrar que se logrómejorar la precisión de las posiciones en la mayoría de los puntos claveevaluados.