Optimización de Almacenamiento de Video Utilizando Reconocimiento Facial

Todos los dispositivos electrónicos que capturan imagen en video requieren almacenar la información que pasa a través del lente de la cámara. Partiendo de ese hecho la presente propuesta de tesis, plantea reducir la cantidad de información que se guarda en dispositivos de almacenamiento a través de la detección e identificación facial. Para comprobar el argumento anterior, se desarrolló un prototipo el cual implementa el algoritmo Viola-Jones para realizar la detección de rostros en tiempo real, una vez identificado el rostro se almacenará una secuencia de imágenes en video basado en la siguiente pregunta: ¿el rostro se encuentra en la base de conocimientoα, de esta forma el sistema podrá filtrar la información que pasa a través del lente de la cámara de forma automática. Durante la fase de pruebas se encontró que el prototipo tiene mejor precisión para la identificación facial a una distancia de la cámara de 30 a 100 centímetros, por otro lado un individuo en la base de conocimiento es insuficiente para identificar rostros de manera precisa, por lo que se propuso una estrategia basada en el ángulo de inclinación de la cabeza con respecto a un eje horizontal de 180°, lo que permitió al algoritmo identificar mejor las características del rostro. Con base a las pruebas realizadas se definió que la secuencia suficiente de almacenamiento en video para rostros conocidos es de 3 segundos (72 fotogramas) y 5 segundos (120 fotogramas) para rostros no conocidos. Se llevaron a cabo pruebas de estrés en diferentes escenarios, arrojando resultados que comprueban la viabilidad de implementar esta tecnología, la cual permitirá aprovechar de mejor manera el espacio de almacenamiento sin aumentar las características de hardware. Abstract All electronic devices that capture video image require storing information passing through the lens of the camera. Based on that fact this thesis, proposal raises to reduce the amount of information stored on devices using face recognition. To prove the above argument a prototype which implements the algorithm Viola-Jones was developed for detecting faces in real time. Once the face is identified a sequence of video images based on the following question will be stored: the face is in the knowledge databaseα Thus the system can filter information automatically passing through the camera lens. During the tests it was found that the prototype has better performance for facial recognition at a distance from the camera 30 to 100 centimeters, on the other hand, an individual in the knowledge database is insufficient for face recognition, so, a strategy based on the angle of inclination of the head with respect to a 180° horizontal axis, allowing the algorithm to better features for face recognition. Based on tests, it was determined that sufficient storage video sequence for faces that have been used for system training is 3 seconds (72 frames) and 5 seconds (120 frames) for no faces that have been used for system training. They were carried out stress tests under different scenarios, yielding results that prove the feasibility of implementing this technology, which will make better use of storage space without increasing hardware features