Implementación de una red neuronal de convolución para el reconocimiento de poses en imágenes de rostros
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Publicado:
dic 19, 2014
Palabras clave:
Red neuronal de convolución, red neuronal profunda, reconocimiento de rostros, poses, aprendizaje profundo
Contenido principal del artículo
Resumen
Las redes neuronales de convolution pertenecen a un conjunto de técnicas agrupadas bajo el aprendizaje profundo, una rama del aprendizaje automático que ha probado ser exitosa en los últimos años en tareas de reconocimiento de imágenes y grabaciones de voz. El presente trabajo explora la utilización de las redes neuronales de convolución en el reconocimiento de imágenes de poses horizontales fuera del plano de rostros. Se propone una implementación basada en las bilbiotecas de código abierto OpenCV para la clasificación de imágenes de rostros humanos dentro de 7 poses predeterminadas y se presenta en detalle la arquitectura de la red y la estrategia de aprendizaje.
La implementación entrenada con conjuntos de 2600 imágenes de cuatro tamaños: 33 × 33, 41 × 41, 65 × 65 y 81 × 81, alcanza una tasa de aciertos promedio del 85% superior a la obtenida con el algoritmo de Rostros Propios cercana al 78%, con un tiempo de ejecución similar.
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Méndez, P., & Ibarra, J. (2014). Implementación de una red neuronal de convolución para el reconocimiento de poses en imágenes de rostros. ACI Avances En Ciencias E Ingenierías, 6(2). https://doi.org/10.18272/aci.v6i2.167
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SECCIÓN A: CIENCIAS EXACTAS Y FÍSICAS
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Citas
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