Comparación de métodos de detección de rostros en imágenes digitales

Abstract

En este trabajo se realiza la evaluacin de tres mtodos de deteccin de rostros con cuatro conjuntos de imgenes utilizados en la literatura relacionada con este problema. Los mtodos evaluados son el mtodo de deteccin de objetos de Viola & Jones, un mtodo basado en una modificacin de HOG implementado en la librera DLib, y un mtodo basado en Redes Neuronales Convolucionales llamado Multi-task Cascaded Convolutional Neural Networks (MTCNN). Los resultados obtenidos con los conjuntos de datos evaluados indican que el mtodo que mejores resultados globales ha obtenido ha sido MTCNN, tanto en trminos de FScore como en recall, i.e. tasa de verdaderos positivos.