Desarrollo de un método de análisis de pose facial mediante inteligencia artificial y estéreo visión con aplicación en ADAS

Abstract

El análisis facial es una disciplina de gran relevancia en la actualidad, impulsada por los avances tecnológicos y su creciente aplicación en áreas como la psicología, la salud y el sector automotriz. Esta tesis se enfoca en una tarea clave del análisis facial: la estimación de la pose facial, fundamental para múltiples sistemas que requieren mediciones precisas con bajo margen de error. Por ello se propone un enfoque basado en un sistema de visión estéreo para el cálculo de profundidad, matrices de rotación para recuperar los ángulos y detección de puntos faciales en 2D en ambas cámaras, sustituyendo a algoritmos de emparejamiento de patrones convencionales. Al obtener los puntos coincidentes en el par de imágenes, se aplica la técnica de triangulación para obtener coordenadas tridimensionales de las características faciales. Esto permite modelar el problema como un caso de “n puntos de perspectiva” y recuperar la pose mediante rotaciones. El sistema demostró un baja incertidumbre obteniendo mediciones menores a un angulo de error, estos resultados son comparables o superiores a los de metodologías basadas en IA, y alcanzó una velocidad de procesamiento de 17 cuadros por segundo, lo cual lo hace apto para aplicaciones en tiempo real, como la captura de expresiones faciales ola estimación de pose facial. Por último, debido a su buen desempeño, el sistema es aplicado en un contexto ADAS (Sistema Avanzado de Asistencia al Conductor), permitiendo advertir escenarios peligrosos mediante el análisis de la atención del conductor, combinando la estimación y clasificación de la pose facial con la detección de objetos y peatones en la vía.