Estimación de pose de la cara para aplicaciones de re-identificación y biometría blanda

Abstract

Este trabajo se plantea como un estudio de la importancia de la pose de la cara para el rendimiento de los métodos de biometría blanda. Se va a comprobar el rendimiento de la identificación de sexo y de sonrisa para diferentes poses de la cara. Para ello se ha utilizado una base de datos de caras, y con ello se ha entrenado una red neuronal profunda para clasificar caras por su pose y también una red neuronal profunda que estima el grado de la pose respecto a la posición frontal de la cara. El resultado de este trabajo consiste en demostrar que el rendimiento de los métodos de biometría blanda de personas se ven influenciados por la pose de la cara.

This work presents a study of the importance of the pose of the face for the performance of soft biometrics methods. The performance of the identification of gender and smiling for different poses of the face is going to be considered. To do this, a face database has been used, and a deep neural network has been trained to classify faces by their pose and also a deep neural network that estimates the degree of the pose with respect to the frontal position of the face. The result of this work is to demonstrate that the performance of the methods of soft biometrics of people are influenced by the pose of the face.