Thesis
Detección automática de rostros en vivo para sistemas de videoconferencia

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Date
2022-12
Authors
Donoso Collao, Camilo Andrés Antonio
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Abstract
En el presente trabajo se desarrolló un algoritmo para detección de rostros en interfaces de videoconferencia utilizando redes neuronales con el fin de recopilar vídeos de los rostros presentes en una reunión por videollamada, el algoritmo debe ser capaz de hacer seguimiento a los rostros presentes y almacenarlos por separado. Uno de los objetivos principales es analizar el comportamiento de los recursos computacionales al implementar el algoritmo, evaluando la variación en utilización de CPU, memoria RAM e inclusive GPU en algunos de los casos de prueba, en relación a la cantidad de rostros presentes en pantalla, a la vez de medir el tiempo utilizado por cada iteración del algoritmo. En vista de que la componente principal del algoritmo, correspondiente al detector de rostros, es desarrollado con redes neuronales, es que se presenta el estudio realizado en la búsqueda de una red que cumpla con las funciones especificadas y que pueda ser entrenada con la cantidad de recursos computacionales disponibles por el autor, las cuales están detalladas dentro de este trabajo. Además se enseña las métricas de evaluación de la red neuronal a utilizar para determinar qué tan bien se desempeña, incluyendo el detalle de las pruebas a realizar con el algoritmo, comparando diferentes redes neuronales, y uso de solo CPU o implementación de GPU como dispositivo de cómputo. Los resultados finales representan dos aspectos importantes del trabajo realizado, primero el desempeño del algoritmo en relación a qué tan bueno es reconociendo rostros, siendo como parámetros a medir la cantidad de rostros reales reconocidos correctamente, cuantos rostros faltó por detectar, y cuántas falsas detecciones fueron realizadas. El segundo corresponde al uso de recursos computacionales respecto a la cantidad de rostros detectados, para así determinar si una mayor cantidad de rostros implica un mayor consumo de recursos y cómo definir dicha relación.
Description
Keywords
REDES NEURONALES , DETECCION DE ROSTROS , RECURSOS COMPUTACIONALES
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