Reconocimiento de expresiones faciales y características personales como herramienta para identificar personas en un sistema de transporte público
Resumen
La inteligencia artificial en la actualidad tiene muchas aplicaciones. En este artículo se plantea el reconocimiento facial basado en inteligencia artificial usando machine learning para identificar, a través de lenguaje Python, a personas que se encuentran extraviadas, raptadas o que han cometido delitos. La plataforma de desarrollo Jetson Nano identifica y envía una alerta a través de un mensaje de texto SMS a las unidades de supervisión y control de información para la toma de decisión y respuesta. Este dispositivo funciona con el sistema operativo Ubuntu, que tiene la capacidad de trabajar en forma autónoma (standalone), es pequeño y de fácil accesibilidad en espacios reducidos. Asimismo, la herramienta puede predecir el estado de ánimo de las personas a través de gestos realizados en el rostro con la aplicación del algoritmo de Viola-Jones.
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Citas
Andrago Calvachi, M. A. (2019). Uso de reconocimiento facial de emociones basado en técnicas de deep learning para el mejoramiento de la educación [Tesis de maestría, Universidad Israel]. Universidad Israel, Repositorio Digital. http://repositorio.uisrael.edu.ec/handle/47000/2297
Duró, V. E. (2001). Evaluación de sistemas de reconocimiento biométrico. Escuela Universitaria Politécnica de Mataró, Departamento de Electrónica y Automática.
Estévez Martín, A., & Ramírez Barredo, B. (2018). Smartcity: la inteligencia artificial en la ciudad del futuro. Estudio del caso Amazon Go. En Actas ICONO14. VI Congreso Internacional Ciudades Creativas (pp. 199-215). Asociación de Comunicación y Nuevas Tecnologías.
Gualdrón, O. E., Duque Suárez, O. M., & Chacón Rojas, M. A. (2013). Diseño de un sistema de reconocimiento de rostros mediante la hibridación de técnicas de reconocimiento de patrones, visión artificial e IA, enfocado a la seguridad e interacción robótica social. Mundo FESC, 3(6), 16-28. https://www.fesc.edu.co/Revistas/OJS/index.php/mundofesc/article/view/3
Lienhart, R., & Maydt, J. (2002). An extended set of Haar-like features for rapid object detection. Proceedings. International Conference on Image Processing (vol. I, pp. 900-905). DOI: 10.1109/ICIP.2002.1038171
Planells Lerma, J. (2009). Implementación del algoritmo de detección facial de Viola-Jones [Trabajo de fin de carrera]. Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d’Enginyeria Informàtica.
Viola, P., Jones, M. J., & Snow, D. (2005). Detecting pedestrians using patterns of motion and appearance. International Journal of Computer Vision, 63(2), 153-161. https://doi.org/10.1007/s11263-005-6644-8
Wei, Y., Bing, X., & Chareonsak, C. (2004). FPGA implementation of AdaBoost algorithm for detection of face biometrics. En IEEE International Workshop on Biomedical Circuits and Systems (pp. S١/6-17). DOI: 10.1109/BIOCAS.2004.1454161
Zerrouki, N., Harrou, F., Sun, Y., & Houacine, A. (2018). Vision-based human action classification using adaptive boosting algorithm. IEEE Sensors Journal, 18(12), 5115-5121. DOI: 10.1109/JSEN.2018.2830743