Estudios de métodos para estimación de género basado en caras

• Autores: Iglesias, Florencia Soledad
• Año de publicación: 2013
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Buemi, María Elena
• Materia: RECONOCIMIENTO DE GENERO; EXTRACCION DE CARACTERISTICAS; ALGORITMOS DE CLASIFICACION; GENDER RECOGNITION; FEATURES EXTRACTION TECHNIQUES; CLASSIFICATION ALGORITHMS
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

La clasificación demográfica, y en particular el reconocimiento de género es uno de los problemas de clasificación estudiados en los últimos años, debido a su potencial de aplicación en áreas como sistemas de interacción humano-máquina, vigilancia, indexación y búsqueda basada en contenido, biometría, estudios demográficos, estudios de mercado y construcción de propagandas dirigidas. A diferencia de la mayoría de los sistemas biométricos, la utilización de caras para realizar el reconocimiento, no requiere ningún contacto físico. Las nuevas tecnologías, como por ejemplo las actuales cámaras de vigilancia, permiten obtener imágenes de caras con buena resolución y sin que el individuo se percate de ello. El objetivo de esta tesis es la implementación de un sistema de reconocimiento de género en tiempo real basado en imágenes de caras frontales, que permita discriminar entre hombres y mujeres. Se analizan y comparan diversas técnicas de extracción de características y algoritmos de clasificación con el objeto de determinar cuáles presentan la mejor solución. Los reconocedores generados a partir de estos métodos son evaluados según su tolerancia a transformaciones habituales de las imágenes presentes en un ambiente no controlado, como rotación y cambio de brillo, y en función de su tiempo de respuesta. Con el objeto de facilitar estos estudios, se implementa RGC , un software que permite entrenar y testear reconocedores de género y estimar el género de imágenes desde una interfaz de usuario. ReGen es el software de reconocimiento de género en tiempo real generado con el reconocedor que se considera mejor, según los estudios. La localización de caras en el video se realiza con el algoritmo Viola-Jones, que permite detectar objetos en tiempo real a un costo computacional bajo.
Demographic classification, and in particular gender recognition, is a research topic with a high application potential in areas such as human-computer interaction systems, surveillance, content-based indexing and searching, biometrics, demographic collection, marketing surveys and targeted advertising. Unlike other biometric systems, using faces for recognition requires no physical contact. With the technology available, such as the new security cameras, images can be obtained with good resolution and without the individual realizing it. The aim of this thesis is to build a real time gender recognition system based on frontal face images, which allows discrimination between men and women. A variety of image features extraction techniques and classification algorithms are analyzed and compared in order to determine which provides the best solution. Recognizers generated from these methods are evaluated according to their tolerance to common image transformations present in an uncontrolled environment, such as rotation and change of brightness, and according to their time response. In order to facilitate these studies, RGC is implemented; this software allows to train and test gender recognizers and estimate the gender of images from a user interface. ReGen is the real-time gender recognition software generated with the recognizer which is considered the best, according to the studies. TViola-Jones algorithm, a method to detect objects in real time at low computational cost, is used to detect the faces present in the video.
Fil: Iglesias, Florencia Soledad. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.