Evaluación de desempeño del algoritmo de seguimiento de características faciales basado en modelos ASM usando Kinect

• Main Authors: Diego Alejandro Rodríguez Ardila, Jahir Joel García Mendoza, Carlos Humberto Esparza Franco, Edwin Alberto Silva Cruz
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidad de Investigación y Desarrollo 2017-02-01
• Series: I+D Revista de Investigaciones
• Subjects: Sensor Kinect; Modelos Activos de Forma ASM; PCA; OpenCV; Reconocimiento de puntos característicos
• Online Access: http://www.udi.edu.co/revistainvestigaciones/index.php/ID/article/view/137/152

En este trabajo se presenta la evaluación del desempeño de un algoritmo de seguimiento de las características faciales, aplicando modelos de forma activa (ASM) y utilizando el sensor Kinect como dispositivo de captura de imagen. El desarrollo se realizó mediante las librerías de OpenCV, en un PC portátil con Procesador Core i5 a 2.4Ghz, 4 Gigabytes de memoria RAM, que corre bajo sistema operativo Windows 7. Para la evaluación, se ejecutó el algoritmo para observar la respuesta respecto a las distintas posturas y expresiones faciales. Se tomaron los tiempos de estabilización de los puntos sobre la imagen y se analizó punto a punto y con criterio humano la localización de los puntos sobre la imagen. Para facilitar el análisis se agrupan los puntos acordes a la zona del rostro: Contorno de la cara, cejas, nariz, ojos y boca. Por último, se presentan los resultados del tiempo promedio de ajuste del modelo, el promedio de frames, así como un error promedio de posicionamiento en las distintas condiciones del rostro, lo cual muestra la robustez de este trabajo y la adaptabilidad para trabajos futuros.