Reconocimiento De Rostros En Imágenes Infrarrojas Usando Fpga
Resumen del Libro
Este trabajo presenta una arquitectura de reconocimiento de rostros en imágenes infrarrojas (Infrared, IR), y su implementación sobre un Arreglo de Compuertas Lógicas Programables (Field Programmable Gate Array, FPGA). El sistema es rápido y de bajo consumo energético, puede reconocer rostros en tiempo real y ser incorporado en un sistema de procesamiento de imágenes más complejo conectado a una cámara infrarroja. Para realizar la extracción de características de cada imagen infrarroja se utilizó el algoritmo de Patrones Binarios Locales (Local Binary Patterns LBP). Con el cual cada píxel de una imagen se representa como un patrón que codifica la similitud entre un píxel y su vecindario. Se utilizaron patrones LBP uniformes reduciendo el número de éstos a 59 y preservando más del 90% de la información de operador LBP original. Luego, la imagen fue dividida en 64 regiones no solapadas, donde cada región se representa mediante su histograma de 59 muestras. El algoritmo concatena todos los histogramas para crear un vector de características de 3.776 elementos. Posteriormente, se redujo la dimensionalidad de este histograma utilizando Análisis de Discriminantes Lineales (Linear Discriminant Analusis, LDA), lo que permitió almacenar toda la base de datos utilizada en el chip. Durante la clasificación, el sistema aplica LBP y LDA a cada imagen infrarroja entrante en tiempo real, y compara el vector de características resultante con cada sujeto almacenado en la base de datos utilizando la distancia Manhattan. El sistema fue implementado en un FPGA Artix-7 XC7A100T de Xilinx y aprobado con la base de datos UCHThermalFace, que consta de 28 imágenes de 53 sujetos en un ambiente interior my al aire libre, con una resolución de 81 x 150 píxeles. El sistema fue entrenado con 16 imágenes y aprobado con 12 imágenes de cada sujeto en la base de datos, alcanzando una tasa de acierto de 98,6%. Funcionando con un reloj de 100 MHz, el sistema …
