Ingeniero Civil en Telecomunicaciones implementa sistema de reconocimiento de expresiones en su Memoria de Título
El viernes 7 de enero, Nicolás Pereda Mendoza realizó la charla de su memoria de Título, presentando el tema “Diseño e implementación software de un sistema de reconocimiento de expresiones faciales”.
Este trabajo surgió de la necesidad de capturar información a través de un sistema de reconocimiento de expresiones faciales, con el fin de utilizar los datos en estudios sociales o para empresas que necesiten monitorear el comportamiento de contextos sociales multitudinarios.
“Debía detectar la emoción de felicidad, enojo y el estado de neutralidad en una imagen que yo ingresara a un algoritmo. En este caso el algoritmo era de deep learning que yo adapté para esta aplicación y la memoria la amplié un poco más porque no sólo detecté las emociones en una imagen, sino que también en un video, y todas las imágenes y videos que se ingresaba eran de contextos sociales multitudinarios, como por ejemplo personas caminando en la calle, personas en marchas o en el estadio”, indicó el exestudiante.
Para la detección de expresiones Pereda utilizó Redes Neuronales Convencionales que son redes especializadas en trabajar con imágenes y que obtienen características de su estructura espacial, aplicando capas en las que se realizan operaciones matemáticas de convolución. Para esto se tienen filtros que barren la imagen original para obtener otra más pequeña que posee otras características, explicó el ingeniero en su trabajo.
A pesar de lo específico de estas funciones, tras la realización de esta investigación Perada concluyó que detectar emociones presenta gran dificultad por la variedad de estas. “Es muy complejo detectarlas porque existen varios conceptos, como por ejemplo, la emoción misma que fue en la que me enfoqué, el tema del sentimiento. Otros ejemplos son el amor o el estado emocional de una persona, ya que una depresión sería compleja de detectar con un algoritmo, y por lo que investigué todavía no hay un algoritmo que la detecte”, señaló.
Sobre los aspectos a destacar de su trabajo, el nuevo ingeniero civil en telecomunicaciones resaltó el diseño de la base de datos, ya que es de su propia autoría. “Recopilé imagen por imagen, después de tener muchos errores. Recopilé imágenes de varios países, porque las bases de datos que existen en internet, no tienen variedad de personas de diferentes culturas. Eso podría a ser un problema. Lo otro es que esta memoria de título resolvió un problema que tenía el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), porque ellos implementaron un algoritmo que detectaba sólo a las personas que estaban felices dentro del MIT, pero los alumnos hackearon esto dibujando caritas sonrientes en una hoja y el algoritmo registro la hoja como personas”.
Su profesor guía, el dr. Jorge Pezoa, también agregó algunos detalles y felicitaciones por la realización de este proyecto.”El trabajo de Nicolás es muy bueno porque permite utilizar la tecnología como reconocimiento de expresiones faciales en un contexto de seguridad ciudadana ante eventos de origen natural. La idea es utilizar los resultados del trabajo, en conjunto con un sistema de detección de multitudes, para inferir estados de ánimo y proyectar vías de evacuación luego de la ocurrencia de sismos de gran magnitud. Este trabajo se está desarrollando en conjunto con Harbin Institute of Technology de China y es financiado por ANID”, añadió el académico.
