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Proyecto de Tesis Reconocimiento Facial Teoría....

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UNIVERSIDAD ANDINA DEL CUSCO FACULTAD DE INGENIERÍA Y ARQUITECTURA ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS

PROYECTO DE TESIS RECONOCIMIENTO FACIAL MEDIANTE EL USO DE MACHINE LEARNING PARA DETECCIÓN DE PERSONAS DEPRESIVAS

Presentado por: Pilco Palomino, Jesús Abel Docente: Ing. Rivas Mago, Lornel Antonio

CUSCO - PERÚ 2018

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ÍNDICE GENERAL

1. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN ...................................................................... 5 1.1.

ÁMBITO DE INFLUENCIA ............................................................................ 5

1.1.1. 1.2.

ÁMBITO DE INFLUENCIA TEÓRICA ..................................................... 5

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ........................................................... 6

1.2.1. DESCRIPCIÓN DE LA SITUACIÓN ACTUAL DEL LUGAR DE INTERVENCIÓN.................................................................................................. 6 1.2.2.

DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA .......................................................... 7

1.2.3.

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA ........................................................ 8

1.2.4.

OBJETIVOS ........................................................................................... 8

1.2.5.

JUSTIFICACIÓN .................................................................................... 9

1.2.6.

ALCANCES Y LIMITACIONES............................................................. 11

2. MARCO TEÓRICO ............................................................................................ 11 2.1. ANTECEDENTES DEL DESARROLLO, IMPLEMENTACIÓN O TRANSFERENCIA TECNOLÓGICA. .................................................................... 11 2.2.

BASES TEÓRICO - CIENTÍFICOS. ............................................................ 12

2.3. DESCRIPCIÓN DE LA PROPUESTA DEL DESARROLLO, IMPLEMENTACIÓN O TRANSFERENCIA TECNOLÓGICA. ............................... 15 2.4.

SITUACIÓN ESPERADA. ........................................................................... 16

2.5.

CRONOGRAMA Y RECURSOS ................................................................. 18

2.5.1.

CRONOGRAMA ................................................................................... 18

2.5.2.

RECURSOS ......................................................................................... 19

BIBLIOGRAFÍA ........................................................................................................ 20

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INDICE DE FIGURAS

FIGURA 1. MAPA DE LA BENEFICENCIA PÚBLICA EN CUSCO ............................ 6 FIGURA 2. ATENCIÓN DE CUADROS DE DEPRESIÓN EN EL PERÚ. (2014) ....... 9 FIGURA 3. ESTADÍSTICAS EN EL PERÚ RESPECTO AL PROBLEMA DEPRESIVO. (2014) ................................................................................................ 10 FIGURA 4. IMAGEN DE ROSTRO HUMANO DIGITALIZADA PARA SU POSTERIOR ANÁLISIS. .......................................................................................... 13 FIGURA 5. CRONOGRAMA DE LA ELABORACIÓN DEL PROYECTO EN PROJECT. ............................................................................................................... 18

INDICE DE TABLAS

TABLA 1. PROCESOS Y DESCRIPCIONES DE LA PROPUESTA DEL SISTEMA. ................................................................................................................................. 16 TABLA 2. COSTOS DE LOS PRODUCTOS ............................................................ 19

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INTRODUCCIÓN

Hoy en día las personas son más propensas a sufrir desbalances emocionales por diferentes circunstancias, llevándolas a cometer o tomar decisiones no convenientes para su salud. Existen estudios, los cuales lograron encontrar un déficit emocional en personas que parecían normales al momento de interactuar con ellas. Como estudiantes de ingeniería, y enfocándonos desde una perspectiva social, tratamos de dar soluciones a este tipo de problemas, estableciendo así tecnologías aplicadas para lograr, lo dicho anteriormente, disminuya con la ejecución de ésta; apoyándonos en buenos resultados posteriores donde los beneficiados serán nuestra sociedad y la persona propiamente dicha.

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1. PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN 1.1.

ÁMBITO DE INFLUENCIA

1.1.1. ÁMBITO DE INFLUENCIA TEÓRICA Las aplicaciones de reconocimiento facial se dan prioritariamente como una disciplina científica dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas con un aprendizaje autómata. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. Cabe resaltar, que estas herramientas de proceso de información, son básicas para cualquier actividad, que derivan de los primeros ordenadores de la informática que nacieron en el siglo pasado. Con ello se espera poder abarcar a gran parte de la población que se ve afectada por éste problema y ello se puede lograr conjuntamente a la aplicación de las tecnologías de la información en nuestra sociedad. A futuro se esperan resultados favorables en las personas con las se experimentará, pues normalmente se necesita mejorar el sistema a partir de los primeros resultados. ÁREA DE DOMINIO Se encuentra dentro de las tecnologías de información estableciendo así abarcar el completo dominio de la información recaudada, incluyendo así los otros componentes como son: software hardware. Para luego, analizar dicha información, y luego aplicarla con los resultados obtenidos. LÍNEA DE INVESTIGACIÓN El proyecto deriva exclusivamente del uso de las TIC, y se corresponde a una investigación como ciencia de datos, debido a que el conocimiento para elaborarlo se obtuvo ínfimamente de la interacción humano- computadora y las ventajas que ofrece hoy en día. En base a esto, obtendremos resultados para posteriormente evaluarlos y tomar decisiones a partir de lo recolectado.

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1.2.

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

1.2.1. DESCRIPCIÓN DE LA SITUACIÓN ACTUAL DEL LUGAR DE INTERVENCIÓN.

La beneficencia es una institución pública autogestionaria que promueve y conduce programas sociales de atención integral con la finalidad de mejorar la calidad de vidas de niños, niñas, adolecentes, adultos mayores, personas con problemas de salud mental en estado de abandono y riesgo, mediante la administración efectiva de sus centros productivos y sobre el deseo de servir. Ésta institución desarrolla una de las patologías tocadas en este tema, como es la depresión, donde Psiquiatras y Psicólogos de toda la región, laboran diariamente para ofrecer sus servicios a la población en general que aqueja este mal.

Figura 1. Mapa de la Beneficencia Pública en Cusco

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1.2.2. DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA

Alguna vez sentimos, una inmensa tristeza en nuestra vida cotidiana. Esto se considera normal. Según el NAMI (Alianza Nacional para los Enfermos Mentales), si ésta actitud depresiva continúa por más de dos semanas, se debe buscar ayuda profesional. El NAMI considera que sentir tristeza es normal, pero estar deprimido clínicamente ya se vuelve una patología. Según NARSAD (Alianza Nacional Para la Investigación de Salud Mental). La depresión clínica no es simplemente una angustia, es una melancolía permanente. Lleva al paciente a sentirse inútil, sin esperanza; a veces, es posible que nos queramos dar por vencidos. La depresión clínica causa pérdida del placer en la vida diaria, tensión en el trabajo y en las relaciones, agrava condiciones médicas e incluso puede llevarle al suicidio. Actualmente el reconocimiento facial aplicado en un software, está orientado generalmente a sistemas de seguridad empresarial el cual, nos lleva a elaborar una aplicación orientada a la interacción hombre-máquina para poder mejorar el estado emocional de la persona pudiendo ser así, en cuanto a su rendimiento en diferentes campos, ya que el encontrarse en un estado depresivo de menor o mayor grado, normalmente deteriora el desempeño del trabajador. Ésta técnica de reconocimiento facial ya es utilizada actualmente en países como China, donde le dan mayor énfasis a este tipo de proyecto en ámbitos de negocio, Japón, España, también aplican este tipo de tecnología, y a las fechas Google ya estableció un sistema de reconocimiento facial en sus herramientas.

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1.2.3. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA

¿CÓMO DESARROLLAR UN SISTEMA DE RECONOCIMIENTO FACIAL PARA PERSONAS CON PROBLEMAS DEPRESIVOS?

1.2.4. OBJETIVOS

GENERAL: 

Desarrollar a partir de un conjunto de imágenes "conocidas", o imágenes de entrenamiento, el reconocimiento del rostro de una persona, logrando establecer su grado depresivo.

ESPECÍFICOS: 

Mejorar la identificación del usuario a partir de la extracción de su rostro.



Ayudar a la persona con depresión a partir de la aplicación del sistema.



Establecer un vínculo hombre – máquina logrando mejorar la interactividad entre éstas.

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1.2.5. JUSTIFICACIÓN Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), la depresión es la principal causa de deterioro en la salud mental, afectando a 121 millones de personas en el mundo (World Health Organization 2007). La elaboración de un sistema de reconocimiento facial para personas depresivas nace debido al impacto que actualmente posee la depresión sobre parte de la población global. Expertos en el tema señalan que la depresión es la causa de la soledad, mientras otros afirman lo contrario. Cualquiera que sea la base de la depresión y la soledad ambas son muy peligrosas para la salud mental del humano lo cual no permite la integración normal del individuo al campo social. Estas diferencias se dan, según los autores, porque hay una brecha entre los países de altos y bajos ingresos económicos que afectan el acceso al tratamiento y la calidad de este. Es posible que en países donde la depresión sigue siendo tabú, como en China, haya aparecido con cifras bajas. En este caso puede haber un sub-registro por temas culturales.

Figura 2. Atención de Cuadros de depresión en el Perú. (2014)

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Los expertos señalan que el aumento no está tan relacionado con el estilo de vida agitado del mundo moderno como con el simple crecimiento demográfico. Según estudios realizados por científicos de la Universidad de Queensland, el promedio mundial de enfermos es del 4 por ciento, lo cual convierte a la depresión en la segunda causa de discapacidad en el mundo, luego de las dolencias respiratorias. Pero al mismo tiempo se observó un aumento del 37 por ciento entre 1990 y 2010 en la carga de esta enfermedad, una medida que tiene en cuenta los años que se viven con incapacidad y los años de vida perdidos por el mal. Este trabajo no solo es relevante porque muestra a la depresión como un gran problema en el mundo y debería ser una prioridad de salud pública de todos los gobiernos, sino porque ayuda a ver las variaciones entre las mismas regiones y a plantear soluciones locales.

Figura 3. Estadísticas en el Perú respecto al problema depresivo. (2014)

Es por eso que denotamos uno de los problemas más importantes en nuestro medio, lo cual normalmente deriva en consecuencia adversas como, por ejemplo: separación total del medio, crea sentimientos como el rencor, inseguridad, etc. Las cuales no ayudan al desarrollo de las personas. Por lo

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que, para mejorar nuestra sociedad, necesitamos contar con su apoyo y el de todos. 1.2.6. ALCANCES Y LIMITACIONES

El sistema alcanza un uso orientado a la detección de gestos los cuales se derivan en síntomas depresivos. Teniendo en cuenta la aplicación del investigador hacia el paciente. El sistema no diagnostica el problema totalitariamente del paciente pues éste ya es dado por el profesional a la cabeza. Esto debido a que el investigador puede optar por priorizar el funcionamiento del sistema minorizando el desempeño del profesional. Ya que el mismo, es un prototipo.

2. MARCO TEÓRICO 2.1.

ANTECEDENTES DEL DESARROLLO, IMPLEMENTACIÓN O TRANSFERENCIA TECNOLÓGICA.

(Alberto Torres, 2018) Presentó un sistema orientado al reconocimiento facial como sistema de seguridad, donde él y sus compañeros lograron que el sistema capture una imagen de video captado por una cámara para reconstruir un rostro a partir de la distancia de sus ojos, para luego comparar dicha información digitalizada con una base de datos. Sometió el sistema a un entrenamiento donde posteriormente se incluyeron 5 personas para la base datos logrando eficacia en 16 de 20 pruebas. El sistema desarrollado es capaz de reconocer a las personas en tiempo real. En esta primera fase de evaluación, la aplicación contó con una base de datos de solo cinco personas. Mostró ser eficaz en 16 de 20 pruebas.

(Bruno León, 2018). En colaboración con IBM, desarrolló un sistema de reconocimiento de identidad de postulantes que asisten a un examen de P á g i n a 11 | 21

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admisión. Donde ingresa la foto del postulante en la aplicación móvil que se desarrolló, y en segundos menciona el nombre, junto con un porcentaje de confianza. Para crear la aplicación se empleó la tecnología de reconocimiento visual de IBM Watson, que permite clasificar de manera virtual cualquier tipo de contenido visual, como objetos, caras, colores, comida, etcétera. Con este primer prototipo se logró confirmar la identidad de aproximadamente 20 postulantes en el pasado examen de admisión de Tecsup.

A partir de ese punto, tomamos como referencia otras técnicas de reconocimiento facial llámese: “Evaluación del sistema biométrico” donde, ésta se aplica desde el campo de la inteligencia artificial la cual nos permitirá identificar y verificar la identidad de las personas a partir de sus características morfológicas. Ésta técnica de reconocimiento facial ya es utilizada actualmente por entidades gubernamentales en ciertos países. Junto a ésta tenemos el “Reconocimiento de rostros y gestos faciales mediante un análisis de relevancia con imágenes 3D”.

2.2.

BASES TEÓRICO - CIENTÍFICOS.

Dando un punto de calidad al sistema, se espera que cumpla las expectativas del caso, ya que el fin de ésta es ayudar a las personas, y de manera consecutiva tener un impacto dentro de nuestra sociedad, la cual aún no posee una formación psicológica general bien encaminada. Nos basamos en un dispositivo, el cual comprende piezas como: cámara web, base de datos de gestos faciales, etc. El mismo estará orientado a la aplicación en varias personas para obtener datos relevantes y de esa forma mejorar progresivamente el proyecto. (Scarel, 2010). Las bases utilizadas para el reconocimiento facial, implican cuatro etapas: P á g i n a 12 | 21

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

Detección del rostro en una imagen.



Extracción de las características del rostro.



Comparación de la información digital en una base de datos.



Identificación del mismo mediante su clasificación en base a las características obtenidas anteriormente.

Figura 4. Imagen de rostro humano digitalizada para su posterior análisis.

(Muller, 2006). “El reconocimiento de gestos faciales parte en una base de datos de imágenes con diferentes expresiones faciales, se obtienen varios parámetros para la extracción de características de estas para su posterior utilización cómo entrada en un sistema de reconocimiento. “ (Kakumanu, 2007). Existen parámetros faciales que se necesitan tener en cuenta, debido a la aplicación de ésta, y sobre todo para reconocer personas depresivas: 

Aumento de la distancia de la ceja – Distancia entre el punto de unión de la parte superior e inferior del párpado y el punto central inferior de la ceja.



Distancia entre el párpado superior y la ceja – Distancia entre la parte superior del párpado y la superficie de la ceja. P á g i n a 13 | 21

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

Distancia entre cejas – Distancia entre el centro de las extremidades inferiores de las cejas.



Distancia entre el párpado superior y el inferior



Grosor del labio superior



Grosor del labio inferior



Anchura de la boca – Distancia entre las puntas de la esquina del labio.



Apertura de la boca – Distancia entre la superficie inferior del labio superior y la superficie superior del labio inferior.

La obtención de estos datos, nos darán a conocer que realmente existen principios de una depresión crónica o temporal en una persona. También, los parámetros obtenidos en el procesado de imágenes se comparan con las imágenes de la base de datos para computar los resultados. (Bagnato, 2017). Para el reconocimiento de imágenes, se utilizan diversos algoritmos para poder comprender imágenes sobre todo Deep Learning), encontrar algo en particular o agrupar zonas. Sabemos que las imágenes son conjuntos de pixeles continuos y cada uno contiene información del color que tiene que “iluminar” (por ejemplo, RGB). En base a ésta podremos detectar personas en imágenes para detectar rostros, reconocimiento facial, y haciendo alusión a una aplicación muy usada seguramente más de una vez Facebook fue capaz de localizar a tus primos y hermanos en tus álbumes de fotos utilizando redes neuronales. Necesitaremos puntos de desarrollo específicos ya que su utilización aún no se da en el mercado, aunque cabe resaltar que no está orientado a ésta, el sistema de reconocimiento de gestos faciales para la detección de personas depresiva necesita de un estudio constante, ya que está asociado de manera indirecta a la inteligencia artificial. En distintos proyectos sobre reconocimiento de expresiones faciales, a día de hoy se suele obtener una media de un 90% de aciertos. Todo esto depende de la expresión analizada, ya que,...