Modelos de aprendizaje automático en la detección e identificación de personas: una revisión de literatura

Machine learning models in person detection and identification: a literature review

Este artículo es el resultado de una investigación titulada "Desarrollo de un prototipo para optimizar las condiciones de acceso al SENA-Pescadero utilizando inteligencia artificial y herramientas de código abierto", llevada a cabo en el Servicio Nacional de Aprendizaje en 2020. El objetivo fue identificar las técnicas de aprendizaje automático aplicadas a procesos de visión por computadora a través de una revisión bibliográfica. Se realizó una revisión sistemática de la literatura en 4 bases de datos bibliográficas y científicas de alto impacto, utilizando filtros de búsqueda y criterios de selección de información. Se definieron técnicas de aprendizaje automático como Análisis de Componentes Principales, Codificación Coordinada Local Regularizada con Etiquetas Débiles, Máquinas de Vectores de Soporte, Clasificadores Haar Cascade y EigenFaces y FisherFaces, así como su aplicabilidad en procesos de detección e identificación. La investigación permitió identificar las principales técnicas de inteligencia computacional basadas en aprendizaje automático, aplicadas a la detección e identificación de personas. Se mostró su influencia en varios casos de aplicación, pero la mayoría se centraron en la implementación y optimización de sistemas de control de acceso o tareas en las que se requería la identificación de personas para la ejecución de procesos. A través de esta investigación, se estudiaron y definieron las principales técnicas de aprendizaje automático actualmente utilizadas para la detección e identificación de personas. La revisión sistemática se limita a la información disponible en las 4 bases de datos consultadas, y la cantidad de información es variable ya que los artículos se depositan en las bases de datos.

1. INTRODUCCIÓN

La visión por computador es actualmente una de las tendencias de interés tanto en la investigación como en la industria [1]. Con este tipo de procesos se obtiene información para emular las capacidades humanas en secciones de imágenes y vídeos. La detección de personas es una de las principales aplicaciones de los procesos de visión por computador, con influencia en la seguridad y vigilancia, así como en la identificación y seguimiento de personas en fotogramas de vídeo [2].

Para realizar procesos relacionados con la detección e identificación de personas, generalmente se emplean tanto técnicas de procesamiento de imágenes como de aprendizaje computacional [3] [4]. En procesos en los que basta con detectar personas en una región de interés o para el seguimiento de trayectorias, se aplican técnicas de procesado como la sustracción de fondo [5], en la que se separa el objeto en movimiento del fondo de la imagen mediante segmentación y umbralización [6].