Resumen

El desarrollo del Internet de las Cosas (IoT) estimula muchos trabajos de investigación relacionados con los Sistemas de Comunicación Multimedia (MCS), como la detección y seguimiento de rostros humanos. Esta tendencia impulsa numerosos métodos progresivos. Entre estos métodos, los métodos basados en aprendizaje profundo pueden localizar parches faciales en una imagen de manera efectiva y precisa. Muchas personas consideran el seguimiento facial como detección facial, pero son dos técnicas diferentes. La detección facial se centra en una sola imagen, cuya desventaja es evidente, como la posición inestable y no suave del rostro cuando se adopta en una secuencia de imágenes continuas; el cálculo es costoso debido a su fuerte dependencia de las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y un rendimiento de detección limitado en dispositivos periféricos. Para superar estos defectos, este documento propone una novedosa estrategia de seguimiento facial combinando CNN y flujo óptico, llamada C-OF, que logra un sistema

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Internet de las cosas; Sistemas de comunicación multimedia; Aprendizaje profundo; Seguimiento facial; Redes neuronales convolucionales; Flujo óptico.
• Keywords:Internet of things; Multimedia communication systems; Deep learning; Face tracking; Convolutional neural networks; Optical flow