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