Reconocimiento robusto de rostros en ambientes dinámicos

En la actualidad un problema fundamental para los sistemas robóticos que basan su sistema sensorial en la utilización de cámaras de video y sistemas de visión computacional es detectar y reconocer objetos de interés en ambientes no controlados. Por otro lado, el análisis del rostro juega un papel muy importante en la construcción de un sistema de Interacción Humano-Robot (HRI) que permita a los humanos interactuar con sistemas robóticos de un modo natural. En este trabajo de tesis se diseña e implementa un sistema de visión que opera en ambientes no controlados, y que es capaz de detectar y reconocer rostros humanos en forma robusta, utilizando métodos de visión activa e integrando diferentes tipos de contexto. Se plantea una metodología para la construcción del sistema de visión propuesto en forma general y se define cuales son los módulos principales que lo componen. Entre los cuales están los módulos de detección y reconocimiento de rostros, en particular el uso de contexto y un módulo de visión activa. Estos módulos permiten descartar falsas detecciones y realizar modificaciones a las observaciones para así mejorar el rendimiento del sistema de reconocimiento de rostros. Se desarrolla un simulador que se utiliza para validar el sistema general y en particular evaluar el funcionamiento de los diferentes módulos planteados. Este simulador es una poderosa herramienta que permite realiza evaluaciones de métodos de detección y reconocimiento de rostros ya que genera las observaciones de un agente dentro de un mapa virtual con personas. De los experimentos en el simulador y en otros ambientes se puede concluir que los módulos de contexto realizan un aporte significativo en el rendimiento del sistema de visión, mejorando las tasas de reconocimiento y reduciendo las tasas de falsos positivos en las detecciones de rostros. La tasa de reconocimiento aumenta de 78.41% a 86.77% con el uso de filtros de contexto. El uso de visión activa permite que la tasa de reconocimiento mejore de 86.77% a 92.92%, ya que permite que se construya una mejor galería (en caso que la galería se construye online), y mejorar la pose del robot con respecto a la persona en la etapa de reconocimiento. Se desarrolla un sistema robusto para la detección y la identificación de seres humanos en entornos domésticos el cual es evaluado en un robot de servicio. La principal función es evaluar el funcionamiento del sistema de visión propuesto en una aplicación real. Se agrega un nuevo sensor (cámara térmica) y se agregan nuevos módulos al sistema (Detección de Piel Visible y Térmica, Detección y reconocimiento de Rostros Térmico, Detección de Personas). Los resultados de la evaluación del sistema en una aplicación real (prueba enmarcada en la competencia de robótica RoboCup, que se llama Who is Who ) confirman que el uso de contexto mejora el rendimiento del sistema, permitiendo aumentar la tasa de reconocimiento de 54% a 74% y reduciendo el numero de falsos positivos a 0. Nuevamente la visión activa fue un factor importante para mejorar el desempeño del sistema en general, en todos los experimentos influyó de forma positiva en el funcionamiento del sistema.