Reconocimiento facial no supervisado en programas de televisión

La enorme cantidad de datos visuales que se genera actualmente, especialmente vídeos, crea una fuerte necesidad de herramientas de anotación que hagan posible la búsqueda y recuperació n de información presente en dichos datos visuales. La anotación automática en programas de televisión es una funcionalidad clave en aplicaciones de video retrieval sobre grandes bases de datos visuales. Una de las informaciones más relevantes es la identidad de las personas. En este contexto, la anotación consiste en determinar de forma automática la identidad y la localización temporal de las personas que aparecen en el programa de televisión utilizando técnicas de video tracking y de reconocimiento facial . En este proyecto se realiza una anotación autom ática en programas de televisión , la cual consiste en ir creando automáticamente una base de datos con las identidades de las personas que van apareciendo, donde a cada identidad le asignamos todos los frames que pertenecen a la misma person a y que se han obtenido de distintos instantes de tiempo. Cada identidad tendrá asociado su correspondiente nombre. El reconocimiento facial empleado para identificar no se supervisa puesto que no interviene ningún supervisor externo que previamente haya e stablecido unos determinados modelos de identidades con los que comparar para reconocer , sino que es la propia base de datos la que se va creando a partir de la inf ormación presente en los vídeos. Esta información es el nombre de las identidades que van apareciendo. La técnica de reconocimiento facial utilizada es la llamada « Sparse Representation ». Se basa en imágenes frontales y es robusta tanto a cambios de expresión facial y de iluminación, como a algún tipo de oclusión, corrupción u objeto de máscara o disfraz