Detección facial en vídeos digitales

Hoy en día, las redes neuronales constituyen un pilar fundamental en el desarrollo de aplicaciones inteligentes. No obstante, dicho campo se encuentra aún en fase de expansión y son muchos los avances que se consiguen diariamente. La inteligencia artificial es la responsable de crear sistemas autónomos y de automatizar tareas que suponen una gran inversión de tiempo y esfuerzo de ser realizadas por seres humanos, como la identificación de objetos tanto en imágenes como en vídeos. Por otro lado, el análisis forense digital ha sufrido un avance considerable en los últimos años gracias a la evolución tecnológica continua que se está viviendo actualmente. Si se juntan la inteligencia artificial y el análisis forense, se puede mejorar considerablemente dicha labor, y permitir así abrir las puertas a futuros avances que den paso a funcionalidades que aún están por conocer. Este trabajo se centra en intentar crear sistemas óptimos especializados en encontrar rostros en vídeos con condiciones muy desfavorables, con el fin de encontrar comportamientos delictivos de manera rápida y eficiente, facilitando así la labor del análisis forense y desprenderse así de la necesidad de analizar los vídeos manualmente. Para ello, se ha realizado una extensa investigación tanto en los conceptos que engloban el campo de la detección facial, como en trabajos previos relacionados con este tema, para comprender en profundidad cuáles son las técnicas actuales en uso que podrían servir para este trabajo. Tras realizar una amplia experimentación probando con seis modelos distintos basados en aprendizaje profundo, se ha llegado a la conclusión de proponer dos modelos: uno especializado en la detección de vídeos en local capaz de inferir con una exactitud del 74,83 %, y otro adaptado para su funcionamiento en tiempo real con el que se alcanza una exactitud del 74,59%