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Algoritmo para la obtención de parámetros antropométricos en imágenes de rostros frontales

dc.contributor.authorJorge Camargo Díaz; Universidad del Norte (Colombia)
dc.contributor.authorEdelmi Pérez; Universidad del Norte (Colombia)
dc.contributor.authorMiguel Sotaquirá Gutiérrez; Universidad del Norte (Colombia)
dc.contributor.authorRicardo Gutiérrez De Aguas; Universidad del Norte (Colombia)
dc.coverage.spatialColombia
dc.date.accessioned2013-08-31T23:11:00Z
dc.date.available2013-08-31T23:11:00Z
dc.date.issued2011-08-09
dc.identifier.otherhttp://rcientificas.uninorte.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/2886
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10584/4147
dc.descriptionThis article describes an algorithm developed under image processing techniques to automatically obtain relevant anthropometric parameters from frontal human faces. The algorithm first applies a Gaussian model of the skin to detect the individual face in the scene. Later, a set of morphological equations is applied to isolate or segment the interest regions of the face (eyes, nose and lips). Once these regions are detected, the algorithm calculates the reference point’s coordinates and finally they are used to obtain the anthropometric measures of interest. The implemented algorithm is capable to automatically detect 14 of the 18 referent points defined by Farkas for frontal faces with a mean square error less than 3 mm. With this set of points 23 parameters are measured in an average computation time of 13 seconds.
dc.descriptionEste trabajo describe un algoritmo desarrollado bajo técnicas de procesamiento de imágenes para la obtención automática de los principales parámetros antropométricos del rostro en posición frontal. El algoritmo emplea un modelo gaussiano de la piel con el fin de detectar el rostro del individuo presente en la escena. Luego, por medio de un conjunto de ecuaciones morfológicas, se segmentan las regiones del rostro de interés (ojos, nariz y labios). Una vez detectadas estas regiones se calculan las coordenadas de los puntos de referencia faciales y, finalmente, se relacionan para obtener los parámetros antropométricos. El algoritmo es capaz de detectar automáticamente 14 de los 18 puntos de referencia definidos por Farkas, con un error promedio de ubicación menor a 3 mm. Con este conjunto de puntos se miden 23 parámetros antropométricos faciales en un tiempo promedio de 13 segundos.
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Norte
dc.relation.ispartofRevista Científica Ingeniería y Desarrollo; Vol 29, No 1 (2011): Enero - Junio; 127-152
dc.sourceinstname:Universidad del Norte
dc.sourcereponame:Repositorio Digital de la Universidad del Norte
dc.titleAlgorithm to obtain anthropometric parameters in frontal images of human faces
dc.titleAlgoritmo para la obtención de parámetros antropométricos en imágenes de rostros frontales
dc.typearticle
dc.rights.accessRightsopenAccess
dc.type.hasVersionpublishedVersion


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