Deteccion de rostros en video vigilancia operacion tiempo real duro
El proyecto se centra en el desarrollo de un sistema de detección facial mediante redes neuronales, un área clave en visión artificial e inteligencia artificial. El objetivo es diseñar e implementar un modelo capaz de identificar con precisión rostros humanos en imágenes digitales bajo diversas condiciones, como cambios de iluminación, pose y fondo. Los métodos tradicionales de detección facial se basan en características creadas manualmente, pero las redes neuronales, especialmente las redes neuronales convolucionales (CNN), ofrecen un rendimiento superior al aprender automáticamente patrones relevantes y jerarquías espaciales a partir de los datos.
El proyecto comienza con la recopilación y el preprocesamiento de datos, incluyendo la normalización, el aumento y el etiquetado de imágenes faciales y no faciales. A continuación, se diseña y entrena una arquitectura CNN en un gran conjunto de datos, como WIDER FACE o FDDB, mediante técnicas de aprendizaje supervisado. El rendimiento se evalúa mediante métricas de precisión, recuperación y puntuación F1 para garantizar la robustez y la precisión.
Además, el proyecto explora estrategias de optimización, como la regularización por abandono y el aprendizaje por transferencia, para mejorar la generalización y reducir el tiempo de entrenamiento. El modelo resultante se integra en una aplicación intuitiva capaz de detectar rostros en tiempo real mediante una cámara web o la carga de imágenes.
Este proyecto proporciona una valiosa experiencia en aprendizaje profundo, procesamiento de imágenes e ingeniería de software, preparando a los estudiantes para la investigación avanzada o para puestos profesionales en inteligencia artificial y visión artificial.
Plan de Trabajo: Proyecto de Detección de Rostros Basado en Redes Neuronales
Mes 1 – Investigación y Planificación:
Realizar una revisión exhaustiva de la literatura sobre métodos de detección de rostros, con énfasis en enfoques de redes neuronales como CNN y MTCNN. Definir los objetivos del proyecto, los requisitos del sistema y las métricas de evaluación. Preparar el entorno de desarrollo y seleccionar los frameworks adecuados (p. ej., TensorFlow o PyTorch).
Mes 2 – Recopilación y Preparación de Datos:
Recopilar diversas imágenes de rostros y no rostros de conjuntos de datos abiertos como WIDER FACE o LFW. Realizar el preprocesamiento de datos, incluyendo el redimensionamiento, la normalización y el aumento para mejorar la robustez del modelo. Dividir el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.
Mes 3 – Diseño e Implementación del Modelo:
Diseñar la arquitectura de la red neuronal para la detección de rostros. Implementar y entrenar modelos CNN de referencia. Experimentar con diferentes hiperparámetros y funciones de activación para lograr un rendimiento óptimo. Documentar todos los resultados y configuraciones.
Mes 4 – Optimización y evaluación del modelo:
Aplicar técnicas de optimización como la deserción, la normalización por lotes y el aprendizaje por transferencia. Evaluar el rendimiento del modelo mediante exactitud, precisión, recuperación y puntuación F1. Comparar los resultados con enfoques clásicos para demostrar mejoras.
Mes 5 – Integración y pruebas del sistema:
Integrar el modelo entrenado en un prototipo de aplicación con una interfaz gráfica o web sencilla. Habilitar la detección de rostros en tiempo real mediante una cámara web o una imagen. Realizar pruebas de funcionalidad y usabilidad.
Mes 6 – Documentación y presentación final:
Preparar documentación completa, incluyendo metodología, resultados y conclusiones. Redactar el informe final y crear una presentación que demuestre el rendimiento del sistema y sus posibles aplicaciones.
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Roberto Leyva
rleyv@tec.mx
AI
Vision de Maquina
Video Vigilancia
Deteccion de Rostros
