Una aproximación basada en un ensamble de clasificadores
Modelo de Clasificación para la Detección de Desnudez, Rostros e Identificación Etaria de Personas en Imágenes Digitales
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En este proyecto de investigación, se generó una aproximación basada en un ensamble de clasificadores, donde cada clasificador representa algoritmos de análisis de las imágenes digitales. En el clasificador de desnudez se realizó un algoritmo de segmentación de píxel para la detección de piel. Se utilizó el algoritmo HSV y se integraron nuevas funcionalidades para obtener una región mayor que representó la máxima región de desnudez. En el clasificador de rostros se utilizaron propuestas de mejoras del algoritmo de Viola-Jones integrando el cascading training con AdaBoost. En el s...
En este proyecto de investigación, se generó una aproximación basada en un ensamble de clasificadores, donde cada clasificador representa algoritmos de análisis de las imágenes digitales. En el clasificador de desnudez se realizó un algoritmo de segmentación de píxel para la detección de piel. Se utilizó el algoritmo HSV y se integraron nuevas funcionalidades para obtener una región mayor que representó la máxima región de desnudez. En el clasificador de rostros se utilizaron propuestas de mejoras del algoritmo de Viola-Jones integrando el cascading training con AdaBoost. En el software OpenCV, se utilizan los filtros con bases Haar, que realizan una codificación de diferencia de intensidades en la imagen, generando características de contornos, puntos y líneas, mediante la captura de contraste entre regiones. Para la detección etaria en los rostros, la unión de varios clasificadores de antropometría facial con puntos fiduciales, métodos estadísticos con análisis de componentes principales y análisis de discriminante lineal y arrugas, utilizando las medidas euclidianas, esto, facilitarán una mayor precisión en el análisis de grupos de edades de las imágenes digitales.
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