| Revista: | PÄDI boletín científico de ciencias básicas e ingenierías del ICBI |
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| Número de sistema: | 000578178 |
| ISSN: | 2007-6363 |
| Autores: | Domínguez-Ramírez, Omar Arturo1 Austria-Cornejo, Arturo2 |
| Instituciones: | 1Universidad Autónoma del Estado Hidalgo, 2Universidad Politécnica de Pachuca, |
| Año: | 2019 |
| Volumen: | 7 |
| Número: | 13 |
| Paginación: | 54-61 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | This article consists in implementing a Cloud-based service that provides the most advanced face recognition and detection algorithms with attributes under the Microsoft Azure platform. For its implementation, in the state of the art, biometric techniques used today for the recognition of facial patterns are analyzed and a general approach is to consider the existence of noise in the images to be analyzed when comparing them with the databases considering the alignment, normalization and scaling of each of the images tested with this service. With regard to the implementation of these services, differentiated experiments have been carried out in each of the phases of the project development, so that their strengths and weaknesses in the Cloud service can be evaluated. The analysis of the processed images has focused on observing the accuracy potential, efficiency and speed of the service in the Cloud. In addition, it was necessary to carry out an anthropometric study as an experimental basis to test the service and thus carry out a more thorough analysis of the face, considering in the project the following main functions: the detection of faces with attributes and facial recognition. The development of the project has two main lines of work: in the first line a service was implemented based on the libraries of the Face API of Microsoft Azure for facial recognition in C # whose performance was evaluated with a local database and later in the Cloud from Microsoft, the design and implementation was later adapted and improved for its real-time operation, the second line of work has an experimental approach, carrying out differentiated tests of the service in each of the development stages, where it was possible to carry out an evaluation in detail. The experiments focused on the study of the most relevant stages for the analysis of accuracy, performance and speed in the functions of: grouping, detection, checking, identification and comparison of faces and recognition of emotions. |
| Resumen en español | El presente trabajo comprende la implementación de algoritmos de alto desempeño para reconocimiento y detección de rostros, con interactividad en la Nube empleando la plataforma Microsoft Azure. Para su implementación, se analizan técnicas biométricas utilizadas hoy en día para el reconocimiento de patrones de rostros y se plantea de manera general considerar la existencia de ruido en las imágenes a analizar al compararlas con las bases de datos tomando en cuenta la alineación, normalización y escalado de cada una de las imágenes probadas. Para ello, se han llevado a cabo experimentos diferenciados de cada una de las fases del desarrollo del proyecto, de modo que se pudieron evaluar fortalezas y debilidades de la aplicación en la Nube. El análisis de desempeño centra en verificar exactitud, eficiencia y rapidez del servicio; con este propósito se realizó un estudio antropométrico como base experimental para realizar un análisis más exhaustivo del rostro, considerando la detección de atributos y el reconocimiento facial. El desarrollo del proyecto tiene dos líneas principales de trabajo: i) se implementó un servicio basado en las librerías de la API Face de Microsoft Azure para reconocimiento facial en lenguaje C#, cuyo rendimiento fue evaluado con una base de datos local y posteriormente en el Cloud de Microsoft, posteriormente se adaptó y se mejoró el diseño e implementación para su funcionamiento en tiempo real; y ii) el enfoque experimental, llevando a cabo pruebas diferenciadas del servicio en cada una de las etapas de desarrollo, donde se pudo realizar una evaluación de forma detallada. Los experimentos se enfocaron en el estudio de las etapas más relevantes para el análisis de la exactitud, rendimiento y rapidez en las funciones de: agrupación, detección, comprobación, identificación y comparación de rostros y reconocimientos de emociones. Este proyecto finaliza con la implementación del sistema de análisis de rostros con la integración de los servicios Microsoft Azure Face API |
| Palabras clave: | Reconocimiento, identificación y comparación de rostros, reconocimiento de emociones, servicios de reconocimiento de rostros en la nube, sistemas biométricos |
| Keyword: | identification and comparison of faces, recognition of emotions, recognition services of faces in the cloud, biometric systems, Recognition |
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