Algoritmos basados en aprendizaje profundo para aplicaciones reales de reconocimiento de rostros - Méndez Vázquez, Heydi; Martínez-Díaz, Yoanna; Morales González-Quevedo, Annette; Becerra-Riera, Fabiola; Méndez-Llanes, Nelson (Anales de la Academia de Ciencias de Cuba, 2025)
Introducción: El reconocimiento automático de rostros se ha mantenido por varios años como un tema de investigación activo en el área de visión por computadoras. Es una de las técnicas biométricas más utilizadas, pero su eficacia en sistemas prácticos se ve afectada ante condiciones no controladas de captura como son la baja resolución, el uso de mascarilla o el reconocimiento de retratos hablados en una investigación criminal. Objetivos: Se plantea como objetivo de esta investigación desarrollar un conjunto de algoritmos para el reconocimiento automático de rostros basados en aprendizaje profundo. Métodos: La investigación está sustentada en los avances más recientes de las técnicas de aprendizaje profundo, que han sido adecuadas y contextualizadas para ser utilizadas en aplicaciones prácticas de reconocimiento de rostros. Resultados: En particular, se proponen métodos novedosos para las tareas de: a) reconocimiento automático de rostros en video de manera eficiente, b) reconocimiento de rostros en videos de baja resolución, c) selección de cuadros y regiones para un reconocimiento de rostro más efectivo, d) clasificación de atributos débiles del rostro, e) reconocimiento automático de rostros con mascarillas, y f) reconocimiento de retratos hablados. Conclusiones: Los algoritmos desarrollados logran aumentar la eficacia en las diferentes tareas enunciadas, en comparación con algoritmos similares del estado actual de la literatura y han mostrado ser efectivos en diferentes entornos prácticos.