TAREASBIENHECHAS

Scientia et Technica Año XIV, No 38, Junio de 2008. Universidad Tecnológica de Pereira. ISSN 0122-1701

1

DETECCIÓN DE ROSTROS EN IMÁGENES DIGITALES USANDO CLASIFICADORES EN
CASCADA
Faces Detection in Digital Images Using Cascade Classifiers

RESUMEN
En este artículo se presenta la implementación y aplicación de un método de
detección de rostros y características faciales sobreimágenes digitales, basado en
la extracción de características con filtros de base Haar y clasificadores en
cascada que permitió un porcentaje de detección del rostro y de los ojos del
100% y 92% respectivamente en el mejor de los casos, con un tiempo de
procesamiento bajo.
PALABRAS CLAVES: Detección de rostros, imagen integral, base Haar,
boosting.
ABSTRACT
This article presents theimplementation and application of a method to detect
faces and facial features on digital images, based on Haar base filters feature
extraction , and cascade classifiers, this techniques presents a 100% and 92%
percentage for face and eyes detection respectively for the best of all cases,
using a low proccessing time.
KEYWORDS: Face detect, integral image, base Haar, boosting.

1.

INTRODUCCIÓN

Elrostro humano es un objeto dinámico que tiene un alto
grado de variabilidad en su apariencia lo cual hace que su
detección sea un problema difícil de tratar en visión por
computador. Inicialmente el problema de detección del
rostro en los sistemas de reconocimiento no recibió la
atención necesaria y se partía de que el rostro ya había sido
detectado, fue solo en la década de los ochenta quesurgieron los primeros algoritmos, basados en técnicas
heurísticas y antropométricas, y en la década de los
noventa cuando el desarrollo de algoritmos de detección
rostros inició su crecimiento [1], proponiéndose una gran
variedad de técnicas, desde algoritmos básicos de
detección de bordes hasta algoritmos compuestos de alto
nivel que utilizan métodos avanzados de reconocimiento
depatrones.
Estas técnicas de detección se han abordado desde
diferentes enfoques: Enfoques basados en rasgos faciales
o características locales, en los que se buscan
determinados elementos que componen el rostro, como los
ojos, la nariz, la boca, Enfoques holísticos o basados en la
imagen, en este caso los métodos trabajan con la imagen
completa o zonas concretas de la misma de la cual se
Fechade Recepción: 25 de Enero de 2008
Fecha de Aceptación: 9 de Abril de 2008

MARTA LUCÍA GUEVARA
Ingeniera Electricista.
Profesor Catedrático
Universidad Tecnológica de Pereira
marlugue@ohm.utp.edu.co
JULIAN DAVID ECHEVERRY
Ingeniero Electrónico, M. Sc.
Profesor Auxiliar
Universidad Tecnológica de Pereira
jdec@utp.edu.co
WILLIAM ARDILA URUEÑA
Licenciado en Física, M. Sc.
ProfesorTitular
Universidad Tecnológica de Pereira
williamar@utp.edu.co

Grupo de investigación en Control
e Instrumentación

extraen características que puedan representar el objeto
buscado, Enfoques híbridos, estos métodos usan tanto la
información local como la global para la detección,
basándose en el hecho de que el sistema de percepción
humano distingue tanto las características locales comoglobales del rostro [1, 2].
Alrededor de los enfoques mencionados se han planteado
diferentes trabajos como los de [3, 4, 5], en los que se usa
la información del color de la piel para realizar la
detección, obteniendo resultados alrededor del 90%, [6]
usa redes neuronales para segmentar el rostro alcanzando
porcentajes de detección entre 77,9% y 90,3% para las
diferentes configuraciones dela red, [1] usa una base Haar
para la extracción de características y Adaboost para la
selección de estas y clasificación, alcanzando un
porcentaje de detección del 94,1%, este método propuesto
por Paul Viola y Michael Jones, es uno de los métodos
mas usados hoy en día ya que ha permitido segmentar
múltiples rostros en una imagen con tiempos de
procesamiento bajos. Alrededor de esta...