La detección y reconocimiento facial basado en la visión es una de las áreas de investigación de más rápido crecimiento en la visión computarizada y la robótica y se utiliza ampliamente en varias aplicaciones relacionadas con el ser humano. Sin embargo, se ha demostrado que la detección y el reconocimiento faciales basados en la visión solo son eficaces en condiciones normales de iluminación. Al desarrollar un algoritmo para la detección y el reconocimiento de rostros, es crucial tener en cuenta las condiciones de iluminación normales y severas. Un enfoque es convertir imágenes faciales bajo diversas condiciones de iluminación en otras con apariencia frontal invariable, preservando al mismo tiempo las características específicas de la cara, como la textura y los rasgos faciales.Detección de rostros

Investigadores del Departamento de Informática e Ingeniería de la Universidad Tecnológica de Toyohashi han desarrollado una técnica novedosa para ajustar adaptativamente el efecto de la iluminación en los rostros humanos mediante el empleo de un modelo de reflectancia extendida. El modelo tiene una variable (relación de iluminación), que es controlada por el Sistema de Inferencia Difusa (FIS). Para hacer frente a una gran variedad de condiciones de iluminación, la regla FIS se optimizó utilizando algoritmo genético (GA).

La primera candidata al doctorado, Bima Sena Bayu Dewantara, explicó: «Para eliminar los efectos de la luz, el contraste de la imagen debe ajustarse de forma adaptable. Para producir una apariencia invariable de la cara bajo la retroiluminación, por ejemplo, las mejillas necesitan ser iluminadas, mientras que los globos oculares deben mantenerse oscuros. Este ajuste de contraste adaptativo se puede realizar utilizando el modelo de reflectancia desarrollado, y mostramos que una combinación de Sistema de Inferencia Difusa (FIS) y Algoritmo Genético (GA) es muy eficaz para implementar el modelo.»

El profesor Jun Miura dijo: «Con sólo añadir este ajuste de contraste a los sistemas de reconocimiento facial actuales, podemos mejorar en gran medida la precisión y el rendimiento de la detección y el reconocimiento faciales. Además, este ajuste se ejecuta en tiempo real y, por lo tanto, es adecuado para aplicaciones en tiempo real, como robots y sistemas de interacción humana.»

Una cara no sólo proporciona la identidad de una persona, sino que también proporciona otra información, como el enfoque de atención de una persona y el grado de cansancio. La obtención de esta información es útil para una cómoda interacción hombre-máquina, y los investigadores esperan que el método de ajuste de contraste propuesto también sea útil en varias situaciones, especialmente en condiciones de iluminación severas.

Los resultados de la investigación anteriores se informaron en Machine Vision and Applications el 15 de julio de 2016.

Universe Kogaku diseña y fabrica lentes ópticas para aplicaciones robóticas de reconocimiento facial, seguridad, alta tecnología y electrónica. Disponemos de 1000 de conjuntos de lentes estándar y podemos diseñar a medida una solución para escáneres, CCTV, CCD/CMOS, imágenes médicas, sistemas de vigilancia, visión artificial y sistemas de visión nocturna.