i3B y el reconocimiento facial en el CARVI 2010

Aitor Moreno, responsable de Sistemas inteligentes de control y gestión de i3B, participó en el VIII Congreso de aplicaciones de realidad virtual celebrado en Vitoria – Gasteiz los días 11 y 12 de noviembre.

En esta octava edición, CARVI ha sido el punto de encuentro entre investigadores, empresas y usuarios a través de la organización de ponencias y zona de exposición. Como otros años, este congreso está dirigido a investigadores de Universidades, Centros Tecnológicos, Institutos de Investigación e I+D, y empresas nacionales e internacionales que ven en la Realidad Virtual, la tecnología que les permite obtener mejores soluciones en cada proyecto.

En esta ocasión, los expertos presentado sus proyectos de realidad virtual aplicada en:

• Reconstrucción de Patrimonio.
• Tecnologías avanzadas de Ocio y Entretenimiento.
• Televisión 3D.
• Simulación, entrenamiento y formación.
• Sistemas de Información.
• Aplicaciones Científicas.
• Ingeniería virtual.
• Nuevas herramientas, nuevas tecnologías.

Entre ellos, Aitor Moreno habló sobre el control de accesos a zonas de seguridad en base a la clasificación de individuos por medio de reconocimiento facial desarrollado en i3B.

Los métodos de control de acceso biométricos están actualmente en auge en función del incremento del control de seguridad en los distintos ámbitos empresariales y organizativos. Pertenecen a este ámbito aplicaciones basadas en huellas dactilares e iris de los ojos, entro otros.

Sin embargo, a pesar de que existen múltiples trabajos relacionados con el reconocimiento facial, es difícil aplicar dicho reconocimiento a aplicaciones en el mundo real debido a los problemas de variación en la iluminación, posición y cambio de expresiones y aspecto. Además, los sistemas propuestos en laboratorio usualmente no contienen un volumen amplio de muestras ni de variaciones en las mismas que puedan utilizarse en aplicaciones dentro de entornos reales.

Los trabajos realizados se enmarcan en el problema del reconocimiento del individuo, pero no en la autorización de accesos basada únicamente en el control facial, a pesar de que existen aplicaciones que combinan tarjetas con reconocimiento facial, centrándose más en la verificación que en la identificación.

En este trabajo se propone un sistema robusto de clasificación en base a una red neuronal multicapa, cuya entrada son fotografías de muestras faciales con distintas variaciones de iluminación, posición e incluso de individuos con muestras tomadas en épocas diferentes, con un volumen de muestras que simula un entorno real. La salida no es el reconocimiento del individuo, sino la pertenencia de éste a la clase de autorizados o no autorizados. A través de estos experimentos, se demostrará que esta estructura relativamente sencilla es suficiente a la hora de seleccionar las características principales de los individuos, que posteriormente, y en el mismo proceso, permitirá a la red clasificar a los individuos correctamente ante la entrada en un control de accesos.