Integración escalable de realidad aumentada basada en imágenes y rostros

Título:

Integración escalable de realidad aumentada basada en imágenes y rostros

Autor:

Mangiarua, Nahuel Adiel

Otros autores / Colaboradores:

 Ierache, Jorge Salvador; [ Director/a]  Abásolo Guerrero, María José; [ Director/a] 

Temas:

REALIDAD AUMENTADA; RECONOCIMIENTO DE ROSTROS; IMÁGENES; 

URL:

http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/111301,https://doi.org/10.35537/10915/111301,

Nota de tesis:

Tesis (Doctorado en Ciencias Informáticas) - Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Informática, 2020.

Extensión:

1 archivo (3,29 MB) : il. col.

Resumen:

La Realidad Aumentada (RA) consiste en la creación de un entorno en el que la información y los objetos virtuales se fusionan con la realidad, ofreciendo al usuario una experiencia enriquecida sin interferir con su percepción natural. Esta tesis se centra en la integración de dos tipos particulares de aumentación de la realidad: la basada en imágenes arbitrarias y la basada en rostros humanos, e incluyendo en esta última el reconocimiento facial de individuos y la estimación de parámetros biométricos. Se persigue por una parte la escalabilidad, en el sentido de no tener una limitación en la cantidad de objetivos de aumentación (imágenes o rostros) almacenados en una base de datos, y por otra parte, la independencia de servicios externos en línea a la hora de la explotación. Se propone utilizar descriptores de rostros con ciertas similitudes morfológicas a otros populares descriptores de imágenes. Esta similitud permite tratarlos como un mismo problema. Dado que el cuello de botella identificado en el proceso de RA es la búsqueda de correspondencias, es decir la búsqueda de una imagen o rostro en la base de datos, se propone obtener escalabilidad mediante el uso de algoritmos avanzados de búsqueda aproximada de vecinos más cercanos o ANN. Se realizan estudios cuantitativos de desempeño de diversas implementaciones de algoritmos ANN utilizando un nuevo esquema de evaluación. Como resultado se establece a HNSW como el algoritmo más apropiado para la tarea. Se consigue diseñar, implementar y evaluar una arquitectura integrada y escalable de RA basada en imágenes y reconocimiento de rostros con inferencia biométrica, basada en procesamiento paralelo y asíncrono

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Capítulo 1 Introducción 
  1.1 Motivación y áreas temáticas
  1.2 Definición del problema
  1.3 Objetivos y alcance
  1.4 Metodología utilizada
  1.5 Estructura de la tesis

Capítulo 2 Proceso de RA basada en imágenes 
  2.1 Descripción del proceso
  2.2 Detectores y descriptores de POI
  2.3 Complejidad computacional
  2.4 Evaluación de desempeño

3 Proceso de RA basada en reconocimiento de rostros e inferencia biométrica 
  3.1 Descripción del proceso
  3.2 Detección y descripción de rostros
  3.3 Inferencia biométrica
  3.4 Complejidad computacional

Capítulo 4 Propuesta de arquitectura integrada de RA basada en imágenes y rostros 
  4.1 Integración de los procesos
  4.2 Organización del flujo de ejecución
  4.3 Implementación prototipo
  4.4 Distribución de la ejecución sobre hilos de CPU 

Capítulo 5 Evaluación de algoritmos de búsqueda aproximada de vecinos más cercanos en el contexto de la RA 
  5.1 Búsqueda aproximada de vecinos más cercanos
  5.2 Esquema de evaluación tradicional
   5.3 Propuesta de evaluación específica para el contexto de la RA
  5.4 Conjuntos o sets de datos y de consultas
  5.5 Desempeño según la presencia de una verdadera correspondencia, distintos niveles de distorsión y diferente cantidad de vecinos buscados
  5.6 Nivel de variación entre descriptores correctamente emparejados 
  5.7 Efecto de la variación de los descriptores para los dos primeros vecinos más cercanos
  5.8 Desempeño con datos con bajos niveles de distorsión
  5.9 Validación del desempeño
  5.10 Desempeño según el tamaño del set de datos

Capítulo 6 Discusión y validación de resultados 
  6.1 Discusión de los resultados
  6.2 Diseño de la integración y distribución del flujo de ejecución
  6.3 Marco de evaluación para algoritmos de búsqueda de correspondencias (ANN) 
  6.4 Selección de algoritmos ANN
  6.5 Validación de tiempos de ejecución del prototipo completo

Capítulo 7 Integración con herramientas de autor 
  7.1 Procesos de una herramienta de autor
  7.2 Herramientas de autor: Sistema de Catálogos
  7.3 Escalabilidad en la herramienta de autor mediante templates
  7.4 Unión de la arquitectura integrada propuesta con herramientas de autor

Capítulo 8 Conclusiones, aportes y trabajo futuro 
  8.1 Conclusiones
  8.2 Aportes a proyectos
  8.3 Producción científica 
  8.4 Futuras líneas de investigación


Apéndice A Repositorio digital de código del proyecto 
Apéndice B Código de generación de los sets de datos de entrenamiento y de consultas de algoritmos ANN 
Apéndice C Código de generación de flujo de vídeo simulado para prueba de detección 
Apéndice D Código para medición de desempeño de búsqueda de correspondencias con distintos algoritmos de ANN 
Apéndice E Vídeos demostrativos 
Apéndice F Caso de aplicación en el contexto de la atención médica de emergencia 

Referencias bibliográficas 

Índice alfabético