Reconocimiento de parentescos de consanguinidad de primer grado a través del análisis automático de fotos - Ortiz de Zárate, Juan Manuel (2017)
La identificación automática mediante fotos de parentescos de consanguinidad de primer grado tiene como objetivo poder determinar computacionalmente cuando dos personas son parientes directos y cuando no. La intención de hacerlo así es aprovechar el poder de cómputo para analizar millones de fotos entre sí en un corto plazo y poder determinar, con una alta probabilidad, esta relación. Esta masividad de procesamiento que nos proporcion adicha técnica puede ser utilizada para el hallazgo de personas desparecidas o hijos de desaparecidos, teniendo en cuenta lo sucedido en nuestro país entre los años 1976 y 1983 bajo la última dictadura cívico-militar. En este trabajo logramos porcentajes de aciertos muy buenos, a la hora de determinar estos parentescos, en distintas bases de imágenes con diferentes normalizaciones. A través Boosted Cascade pudimos extraer de forma automática los rasgos faciales, para después mediante algoritmos de machine learning lograr una tasa de aciertos por encima del 90 % en el mejor de los casos. En muchos otros por encima de la capacidad de detección humana de estas relaciones (67.19 %). Además comprobamos que se generan mejores modelos utilizando imágenes de la madre en vez del padre e incluso utilizando ambos a la vez. También corroboramos que aplicarle PCA a la matriz de relaciones, previo a ejecutar el algoritmo de machine learning, mejora la homogeneización del funcionamiento de los clasificadores a través de las distintas bases de imágenes.