Resumen

El reconocimiento facial mediante imágenes térmicas tiene la ventaja principal de verse menos afectado por las condiciones de iluminación en comparación con las imágenes en el espectro visible. Sin embargo, hay factores como el proceso de termorregulación humana que provocan variaciones en la temperatura de la superficie del rostro. Estas variaciones hacen que los sistemas de reconocimiento pierdan eficacia. En particular, la ingesta de alcohol provoca cambios en la temperatura superficial del rostro. Es de gran relevancia identificar no sólo si una persona está ebria sino también su identidad. En este trabajo presentamos una técnica de reconocimiento facial basada en imágenes térmicas de caras de personas ebrias. Para los experimentos se utilizó la base de datos Pontificia Universidad Católica de Valparaíso-Drunk Thermal Face database (PUCV-DTF). El sistema de reconocimiento se realizó utilizando patrones binarios locales (LBPs). Las características LBP se obtuvieron a partir del modelo bioheat de representación de imágenes térmicas y una fusión de imágenes térmicas y una red vascular extraída de la misma imagen. El vector de características para cada imagen está formado por la concatenación del histograma LBP del termograma con un filtro anisotrópico y la imagen fusionada, respectivamente. La técnica propuesta presenta un porcentaje medio del 99,63% en la clasificación acumulativa Rank-10; este rendimiento es superior en comparación con el uso de LBP en imágenes térmicas que no utilizan el modelo bioheat.

• Materias:Matemáticas
• Subjects:mathematics
• Palabras claves:modelo bioheat, temperatura superficial, imágenes térmicas, base de datos de caras térmicas borrachas, pontificia universidad católica de valparaíso, clasificación acumulativa rank-10, patrones binarios locales, imágenes térmicas de caras, representación de imágenes térmicas, cara
• Keywords:bioheat model, surface temperature, thermal images, drunk thermal face database, pontificia universidad católica de valparaíso, rank-10 cumulative classification, local binary patterns, thermal face images, thermal image representation, face