DISEÑO DE ALGORITMO BASADO EN EL PROCESAMIENTO DE TERMOGRAMAS PARA RECONOCIMIENTO FACIAL EN HUMANOS QUE HAN CONSUMIDO TABACO (ALGORITHM DESIGN BASED ON THE PROCESSING OF THERMOGRAMS FOR FACIAL RECOGNITION IN HUMANS WHO HAVE USED TOBACCO)
Resumen
Los sistemas de reconocimiento de personas es uno de los temas de mayor auge dentro de los sistemas de visión por computadora y principalmente aquellos que pretenden medir la forma de los patrones que son obtenidos a partir de tejidos biológicos. Sin embargo, estos patrones pueden ser modificados debido al consumo de sustancias que alteran el sistema termorregulatorio del individuo y por consecuencia afectan los porcentajes de reconocimiento de personas. En este estudio, se estudian los efectos que provoca el consumo de tabaco en un sistema de reconocimiento sin restricciones, diseñado para analizar los termogramas en una base de datos generada con individuos que consumieron cigarrillos. Se utilizó el modelo de perfusión sanguínea como método de preprocesamiento de los termogramas y el método de patrones binarios locales como método de extracción de la información capturada en los termogramas de rostro. En el experimento, los conjuntos de imágenes se representaron denotándoles como "Clase 1", el caso en el que el participante consumió 1 cigarrillo y "Clase 2 "," Clase 3 "y" Clase 4 "para los casos en los que se consumieron 2, 3 y 4 cigarros respectivamente. El método propuesto obtuvo un 75% para la “Clase 1” por lo que resulta más eficaz ante estas condiciones en comparación con las otras clases analizados porque obtuvieron porcentajes de 47% para “Clase 2”, 66% para “Clase 3” y 54% para “Clase 4”.
Palabras Clave: patrones binarios locales, perfusión sanguínea, termogramas.
Abstract
People recognition systems is one of the most popular topics within computer vision systems and mainly those that seek to measure the shape of the patterns that are obtained from biological tissues. However, these patterns can be modified due to the consumption of substances that affect the thermoregulatory system of the individual and consequently affect the percentages of recognition of people. In this study, the effects caused by tobacco use are analyzed in an unrestricted recognition system, designed to analyze face thermograms in a database generated from individuals who consumed cigarettes. The blood perfusion model was used as the preprocessing method for the thermograms and the local binary patterns method as a method for extracting the information captured in the face thermograms. In the experiment, the sets of images were represented denoting as "Class 1", the case where the participant consumed 1 cigarette and "Class 2", "Class 3" and "Class 4" for the cases where 2, 3 and 4 were consumed. cigarettes respectively. The proposed method obtained 75% for “Class 1”, which is why it is more effective under these conditions compared to the other classes analyzed because they obtained percentages of 47% for “Class 2”, 66% for “Class 3” and 54% for “Class 4”.
Keywords: local binary patterns, blood perfusion, thermograms.
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