Modelos faciales factorizados para tracking y reconocimiento

Abstract

En esta tesis se analizan distintos modelos computacionales para el análisis de imágenes faciales. Describimos el uso de modelos paramétricos de forma y apariencia para la codificación de caras humanas en distintas aplicaciones como el seguimiento o el reconocimiento facial. Adicionalmente se analiza el uso de arquitecturas de Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) para implementar de forma eficiente este tipo de técnicas. Las principales contribuciones son: - El desarrollo de formulaciones eficientes y robustas para el ajuste de modelos lineales de apariencia. - La introducción de los Modelos Activos de Apariencia Bilineales (BAAMs) para representar de forma factorizada los cambios de pose fuera de plano en imágenes faciales. - El desarrollo de técnicas de construcción de modelos deformables 3D para uso en técnicas paramétricas de análisis facial. - Un análisis de las posibilidades de las arquitecturas GPUs como plataformas de cómputo paralelo para la implementación de estas técnicas así como una comparativa de prestaciones en la implementación de modelos lineales de apariencia de primer orden.