Ejemplo detección de rostros con Google Colab y Python
Embedded Files
Propósito
Probar la funcionalidad del detector de textos inicialmente propuesto por Paul Viola y mejorado por Rainer Lienhart que detecta las características de línea, borde y centro en una cascada de ecaneo sobre las imágenes. Para detectar si mediante el modelo preentrenado, puede dectectar rostros, donde quiera que los encuentre.
Detección de Rostros con Haar-like Features
La detección de rostros es uno de los campos más fascinantes de la visión por computadora. Se trata de identificar y localizar rostros humanos en imágenes o videos, lo que ha permitido el desarrollo de aplicaciones tan diversas como el desbloqueo facial en dispositivos móviles, la seguridad en sistemas de monitoreo o la organización de álbumes fotográficos.
Contexto Histórico y Desarrollo
En 1909, Alfréd Haar introdujo lo que hoy se conoce como Haar wavelets, aunque su aplicación en detección de objetos se hizo realidad muchos años más tarde. El gran avance llegó en el año 2001, cuando Paul Viola y Michael Jones presentaron su algoritmo de detección de objetos, conocido popularmente como el algoritmo Viola-Jones.
Este método revolucionó el campo al combinar un conjunto de características simples —denominadas Haar-like features— con una estructura de cascada de clasificadores, permitiendo así la detección en tiempo real.
Una anécdota interesante es cómo la sencillez del cálculo de diferencias en áreas rectangulares de la imagen permitió a los investigadores de aquella época alcanzar velocidades de procesamiento impensables, abriendo el camino para las primeras aplicaciones comerciales de reconocimiento facial.
En la práctica, la técnica se simplifica mediante el uso de imágenes integrales que aceleran el cómputo y hacen posible examinar múltiples escalas y posiciones en segundos.
Implementación Práctica
El ejemplo de código recientemente revisado utiliza OpenCV junto con Google Colab para capturar y procesar cuadros (frames) de video en tiempo real.
En este proceso se aplica el clasificador Haar Cascade a cada imagen capturada y se dibujan rectángulos en los rostros detectados. Esta implementación práctica es un excelente punto de partida para comprender cómo los conceptos teóricos, como los Haar-like features, se traducen en una herramienta robusta y eficiente para la detección de rostros.
¿Por qué usar Haar-like features?
Porque, a pesar de la evolución hacia métodos basados en redes neuronales y deep learning, estos mantienen una relevancia pedagógica y práctica. Su sencillez matemática y la capacidad de procesamiento en tiempo real hacen de estos algoritmos una primera opción en prototipos y sistemas embebidos, donde los recursos computacionales son limitados.
Imagina que deseas separar lo esencial de lo accesorio en una fotografía: comparas áreas, diferencias y patrones. Así actúa el algoritmo: analiza la imagen en busca de contrastes y forma un “mapa” de posibilidades hasta identificar lo que podría ser un rostro. Esa intuición, sumada a la estructura en cascada de los clasificadores, permite que la detección se realice rápidamente y con sorprendente precisión.
Bibliografía y Referencias
Viola, P., & Jones, M. (2001). Rapid object detection using a boosted cascade of simple features. In Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (Vol. 1, pp. 511–518). IEEE.
Bradski, G. (2000). The OpenCV Library. Dr. Dobb’s Journal of Software Tools. Recuperado de <https://opencv.org/>
Lienhart, R., & Maydt, J. (2002). An extended set of Haar-like features for rapid object detection. In Proceedings. International Conference on Image Processing (Vol. 1, pp. I–I). IEEE.
OpenCV Library. (s.f.). Computer Vision. Recuperado de <https://docs.opencv.org/>
CÓDIGO
Comentarios finales
Algo me dice, que con el tiempo, no sólo se podrán detectar rostos, sino también micro expresiones, aquellas involuntarias y asociadas al subconsiente para detectar si una persona está mintiendo... se podría?
Page updated
Report abuse