Tesis "Metodología Bio-Inspirada para el Reconocimiento Visual de Personas por su Forma de Caminar"
Alumno: Pedro Luis Sánchez Orellana
Asesor: Dr. Claudio Castellanos Sánchez
Sinodales: Dr. Wilfrido Gómez Flores, Dr. Adriano de Luca Pennacchia, Dr. Ismael Jiménez Estrada y Dra. Araceli Maldonado Reyes.
En este trabajo se presenta una metodología basada en algunas de las capacidades de la corteza visual del cerebro humano para identificar personas por su forma de caminar. En años recientes se han desarrollado diferentes estrategias computacionales para identificar personas por su forma de caminar; las cuales, considerando la complejidad de dicha tarea, presentan buenos resultados (en algunos casos de hasta el 90%). Sin embargo, la mayoría de ellos considera ambientes con restricciones (como iluminación controlada) durante la identificación de personas. Por otro lado, existen algoritmos que, tomando como fuente de inspiración el procesamiento en la corteza visual, han modelado algunas de las tareas involucradas en el reconocimiento de personas. Un ejemplo representativo es el uso de filtros de Gabor (que modelan células simples de V1) aplicados a la detección de contornos. Una de las ventajas que se buscan con la bio-inspiración es obtener metodologías más robustas que toleren variaciones en la iluminación y cambios en los escenarios.
En este documento se presenta una revisión de la literatura existente respecto al reconocimiento de personas por su forma de caminar, la cual se divide básicamente en dos categorías: técnicas basadas en modelos y técnicas no basadas en modelos. La principal diferencia entre ambas es el uso de información a priori del cuerpo humano considerada durante el proceso de identificación. En este caso nuestra estrategia está formada por una combinación entre ambas categorías, pues se realiza la extracción de una silueta (técnicas no basadas en modelos) la cual se reconstruye considerando algunas restricciones anatómicas (técnicas basadas en modelos). Dicha propuesta se inspira en el funcionamiento del área V1 (células simples y complejas) para la extracción de la silueta; del área MT, en el cálculo de la trayectoria y el tipo de movimiento de un objeto, y finalmente, del área V4, en la extracción de figuras geométricas simples aplicadas a la caracterización de las extremidades inferiores (técnicas basadas en modelos).
A partir de las líneas extraídas se obtienen los ángulos que describen el movimiento (de la cadera y rodillas) durante un lapso de tiempo (un ciclo de marcha) los cuales se clasifican comparándolos mediante cadenas de Markov. Una de las ventajas de esta técnica es que al modelar el movimiento angular en el tiempo t + 1 como dependiente del tiempo t (P (Mt+1|Mt), donde M representa el ángulo obtenido en un momento t) es posible identificar una persona aun cuando existan variaciones en la longitud de la secuencia de entrada.
Al final del documento se muestran los resultados obtenidos en la metodología a partir de 3 tipos de experimentos. El más importante de ellos es en donde se evalúa la capacidad de la metodología para identificar un individuo conocido grabado en diferentes condiciones (variaciones en la iluminación, frecuencia de captura y escenario completamente diferente). Además realizamos una comparación contra 2 estrategias reportadas en el estado del arte, consideradas como representativas de las dos categorías existentes (basadas y no basadas en modelos). Finalmente, se realiza una discusión de las principales aportaciones realizadas así como los puntos débiles de la propuesta, mismos que forman el trabajo futuro de esta investigación.