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ción de la imagen en áreas del color de piel,
a la que se le aplican filtros y algoritmos de
detección de bordes y así detectar la presencia
de ojos. Otro método es el de Adaboost (Viola
& Jones).
El Método de Paul Viola y Michael Jones está
basado en el método de Adaboost [3], este
método fue presentado en “Robust Real-time
Object Detection” [4], en el cual se presenta
un nuevo concepto llamado la “Imagen Integral”,
también presenta una extracción de valores
llamados “Características Haar”, que no
son más que valores extraídos al aplicar filtros
con base Haar sobre la imagen integral acompañado
de un algoritmo basado en Adaboost
[3], consistiendo en la selección de valores críticos
extraídos de la imagen, otro aporte es la
combinación de clasificadores en cascada.
4. OBJETIVOS
• Desarrollar un sistema de reconocimiento de
rostros independiente a una computadora.
• Estudiar e implementar métodos de procesamiento
digital de imágenes aplicados al
reconocimiento de rostros.
• Obtener como principal ventaja física de
las variables de peso y tamaño de la implementación.
5. MARCO CONCEPTUAL
5.1. FPGA
Una FPGA (Field Programmable Gate Array)
es un dispositivo semiconductor que contiene
bloques de lógica cuya interconexión y funcionalidad
se puede programar.
Una manera más práctica de entender que
es una FPGA es como si esta fuera una Protoboard
gigante, pero en lugar de conectar
nuestros componentes con cables, nosotros lo
hacemos a través del lenguaje VHDL, el cual es
un lenguaje en la que no programamos, sino
correctamente dicho, nosotros describimos el
hardware, luego este será integrado en un chip
que es la FPGA por medio de las herramientas
de la propia FPGA dependiendo de la marca.
5.1.1. ¿Por qué usar una FPGA?
Las ventajas de usar una FPGA son muy grandes,
las principales son:
- Nivel de integración: Es decir integrar un
sistema digital grande a dimensiones microscópicas
obteniendo así sistemas complejos,
pequeños, Ligeros y altamente funcionales.
- Procesos Paralelos: Es decir la capacidad de
dividir procesos enteros en bloques paralelos.
- Reconfigurable: Poder cambiar el hardware
diseñado con unos pocos cambios en el código
VHDL o Verilog.
CIENCIA, CULTURA Y TECNOLOGÍA - UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DEL PERÚ
5.2. Método de Adaboost (Viola & Jones)
El método de Paul Viola y Michael Jones está
basado en el método de Adaboost [3], este
método fue presentado en “Robust Real-Time
Object Deteccion” [4].
5.2.1. Imagen Integral
La Imagen Integral tiene la misma dimensión
de la imagen original, y está definida como la
suma de todos los pixeles en la parte superior
izquierda con respecto a un pixel en la posición
(x,y) incluyendo al pixel en la posición (x,y).
Definición matemática:
Fig. 1. Cálculo de la Imagen Integral
5.2.2. Extracción de valores Característicos.
Son los valores obtenidos al aplicar filtros con
base Haar [4] sobre la imagen, esta extracción
de características pasaran por una selección en
el cual estas características serán procesadas
para determinar que atributos, valores, nos
permiten determinar la clase de los objetos.
Los filtros con base Haar realizan una diferencia
de intensidades de pixeles, es decir la suma
de los valores de los pixeles que están debajo
de los rectángulos blancos menos la suma de
los valores de los pixeles que están debajo del
rectángulo gris.
Fig. 2. Filtros con base Haar
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