Oliverio Jesús Santana Jaria, Javier Lorenzo Navarro, David Freire Obregón, José Daniel Hernández Sosa y Modesto Castrillón Santana suscriben este trabajo, que forma parte del proyecto ILUSOS: Interacción y Re-Identificación de Personas Mediante Machine Learning, Deep Learning y Análisis de Datos Multimodal: Hacia Una Comunicación Más Natural en la Robótica Social, financiado parcialmente por el Ministerio de Ciencia e Innovación, la ACIISI y con fondos FEDER.
Los investigadores han centrado su trabajo en dar solución a uno de los principales inconvenientes de los actuales sistemas de re-identificación de personas, esto es, sistemas capaces de reconocer a una misma persona en diferentes momentos y lugares mediante cámaras. En general, los métodos que se han propuesto hasta ahora asumen que las imágenes se toman en condiciones ideales de luminosidad y exposición, cuando esto no es así en el mundo real. En escenarios de videovigilancia, como es un monitoreo de 24 horas, las condiciones de luz van variando, lo que afecta a la calidad de las imágenes y, por tanto, a la capacidad de los sistemas para re-identificar a las personas.
En este trabajo, con el aprendizaje profundo, se han incorporado técnicas de mejora de imágenes para hacer que estos modelos de re-identificación tengan un mejor desempeño en condiciones de baja iluminación y con imágenes que presentan mucho grano o ruido, integrando imágenes tomadas tanto de día como de noche, pero optimizando la calidad de las tomas nocturnas con deep learning. Los investigadores han logrado un sistema con un aumento significativo de su rendimiento, pasando de un resultado inicial del 9% a un 65’8% en un conjunto de datos complejo.
No es la primera vez que este equipo del SIANI aplica su investigación en el entorno real de la Transgrancanaria; cabe recordar que en 2023, junto a expertos de la ULL, analizaron las expresiones faciales de los corredores para monitorizar su rendimiento o detectar problemas de salud.
Los resultados de esta investigación han sido dados a conocer en la revista especializada Neurocomputing, que recoge las contribuciones hechas desde la Ciencia en el campo de la computación basada en redes neuronales.
