Estudio de clasificadores para detección de ojos mediante dispositivos móviles en condiciones adversas de iluminación

Abstract

[ES]A lo largo de este trabajo se estudian y evalúan diferentes detectores faciales y de ojos en tiempo real para dispositivos móviles con sistema operativo Android. Como punto de partida se realiza un estudio del estado del arte de los sistemas de detección facial desarrollados hasta el momento para, posteriormente, elegir el que más convenga para implementar la aplicación. Después, haciendo uso del sensor de luz del que disponen los dispositivos Android, se realiza un análisis cualitativo de los clasificadores propuestos en condiciones de iluminación desfavorables. Por último, se obtiene la mejor combinación de clasificadores para llevar a cabo la detección de ojos en entornos con poca luz.

[EU]Lan honen bitartez, sistema eragilea Android dutenen gailuentzat aurpegi eta begietako detektore desberdinak aztertzen dira argiztapen baldintzak aldatuz. Abiapuntu gisa, aurpegiaren detekzioaren arloan egindako ikerketak ikasi egin dira, aplikazioa garatzeko sistema komenigarriena hautatuz. Ondoren, Android gailuek duten argi-sentsorea erabilita, proposatu diren sailkatzaileen azterketa egin da aurkako argiztapen baldintzak kontuan izanik. Azkenik, sailkatzaileen konbinazio onena lortu da begietako detekzioa egiteko argi gutxi duten inguruetan.

[EN]Throughout this project, different real-time facial and eye detectors for mobile devices with Android operating system are studied and evaluated. As a starting point, it is made a study of the state of art of the facial detection systems developed so far to choose the most appropriate one to implement the application. Afterwards, using the light sensor available into Android devices, it is carried out a qualitative analysis of the proposed classifiers under unfavorable lighting conditions. Finally, it is obtained the best combination of classifiers to perform eye detection in low-light environments.