{"id":123991,"date":"2009-08-31T06:07:00","date_gmt":"2009-08-31T06:07:00","guid":{"rendered":"http:\/\/weblogs.madrimasd.org\/\/supercomputacion_de_consumo\/archive\/2009\/08\/31\/123991.aspx"},"modified":"2009-08-31T06:07:00","modified_gmt":"2009-08-31T06:07:00","slug":"escalabilidad-computacional-de-algunas-aplicaciones-reconocimiento-de-caras","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/2009\/08\/31\/123991","title":{"rendered":"Escalabilidad computacional de algunas aplicaciones: reconocimiento de caras"},"content":{"rendered":"<style type=\"text\/css\"> \t<!-- \t\t@page { margin: 2cm } \t\tP { margin-bottom: 0.21cm } \t--> \t<\/style>\n<p style=\"margin-bottom: 0cm;\" align=\"justify\">Le\u00eda el otro d\u00eda una <a href=\"http:\/\/cacm.acm.org\/magazines\/2009\/8\/34485-face-recognition-breakthrough\/fulltext\" target=\"_blank\">noticia<\/a> sobre la importancia extrema de un nuevo resultado de investigaci\u00f3n en forma de aplicaci\u00f3n: el reconocimiento de caras. Hasta el momento, todas las investigaciones trataban de medir proporciones en las caras para entrenar un clasificador y poder reconocer una cara humana en una base de datos conocida. M\u00e9tricas y m\u00e9tricas, clasificadores y clasificadores, a\u00f1os de investigaci\u00f3n que podr\u00edan quedar casi en el olvido una vez se imponga el enfoque adoptado por el <a href=\"http:\/\/decision.csl.illinois.edu\/%7Eyima\/\">Dr. Yi Ma<\/a> de la Universidad de Illinois at Urbana-Champaign (UIUC).<\/p>\n<p style=\"margin-bottom: 0cm;\" align=\"center\"><img decoding=\"async\" src=\"\/blogs\/supercomputacion_de_consumo\/wp-content\/blogs.dir\/136\/files\/1330\/o_Occlusion_solution.jpg\"><\/p>\n<p> <!--more--><\/p>\n<style type=\"text\/css\"> \t<!-- \t\t@page { margin: 2cm } \t\tP { margin-bottom: 0.21cm } \t--> \t<\/style>\n<p style=\"margin-bottom: 0cm;\" align=\"justify\">El equipo investigador aplica modernas t\u00e9cnicas de representaci\u00f3n dispersa (<i>sparse representation<\/i>) y teor\u00edas de muestreado comprimido (<i>compressed sensing<\/i>) para trabajar con la imagen completa de la cara y no solo a partir de la extracci\u00f3n de ciertas caracter\u00edsticas biom\u00e9tricas. La capacidad de su sistema de reconocimiento de caras es totalmente sorprendente para la comunidad cient\u00edfica y es que, bajo un enfoque totalmente diferente al que se ven\u00eda utilizando, la precisi\u00f3n del reconocedor es muy superior a los de anteriores trabajos, incluso ocultando caracter\u00edsticas esenciales como nariz u ojos, y capaz de superar al cerebro humano (<a href=\"http:\/\/cacm.acm.org\/magazines\/2009\/8\/34485-face-recognition-breakthrough\/fulltext\">seg\u00fan palabras del propio Dr. Ma<\/a>). <\/p>\n<div align=\"justify\">\n<p style=\"margin-bottom: 0cm;\" align=\"justify\">El inter\u00e9s de este trabajo no se ha hecho esperar y el equipo investigador ya tiene varias empresas interesadas en licenciar su investigaci\u00f3n. Aplicaciones del reconocedor de caras no se van a hacer esperar y desde el etiquetado autom\u00e1tico de caras en im\u00e1genes, hasta identificaci\u00f3n facial autom\u00e1tica con prop\u00f3sitos de videovigilancia y seguridad, pueden estar a las puertas de la realidad cotidiana. El sistema puede trabajar en tiempo real para un conjunto de unos 1000 individuos pero el equipo investigador ya est\u00e1 colaborando con otros equipos de la UIUC para acelerar sus soluciones a trav\u00e9s de un enfoque paralelo as\u00ed como mediante implementaciones sobre hardware gr\u00e1fico. La intenci\u00f3n de esta aceleraci\u00f3n es que el sistema pueda escalar varios \u00f3rdenes de magnitud, y llegar a procesar en tiempo real hasta millones de sujetos. <\/p>\n<p style=\"margin-bottom: 0cm;\" align=\"justify\">El procesamiento de im\u00e1genes en cualquiera de sus modalidades (imagen m\u00e9dica, imagen sat\u00e9lite, imagen de diversos espectros, etc.) se puede beneficiar del paralelismo que ofrecen las nuevas arquitecturas de consumo. Las im\u00e1genes poseen multitud de datos (p\u00edxeles) cuyo procesamiento suele ser independiente, o dependiente en peque\u00f1as vecindades locales, de modo que diversos procesadores o n\u00facleos de procesamiento se pueden encargar de trabajar con particiones del espacio de datos de forma simult\u00e1nea, acelerando as\u00ed el proceso global. El reconocedor de caras del Dr. Yi Ma trabaja con la imagen completa, por lo que es m\u00e1s clara su posible adaptaci\u00f3n a un entorno paralelo y por tanto una buena escalabilidad.<\/p>\n<\/div>\n<p> Enlaces de inter\u00e9s:<br \/> Art\u00edculo de divulgativo: <a href=\"http:\/\/www.wired.com\/science\/discoveries\/news\/2008\/03\/new_face_recognition\">http:\/\/www.wired.com\/science\/discoveries\/news\/2008\/03\/new_face_recognition<\/a><br \/> Web del proyecto: <a href=\"http:\/\/perception.csl.illinois.edu\/recognition\/Home.html\">http:\/\/perception.csl.illinois.edu\/recognition\/Home.html<\/a><br \/> Art\u00edculo cient\u00edfico (PAMI): <a href=\"http:\/\/perception.csl.illinois.edu\/recognition\/Files\/PAMI_Occlusion\">http:\/\/perception.csl.illinois.edu\/recognition\/Files\/PAMI_Occlusion<\/a> <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le\u00eda el otro d\u00eda una noticia sobre la importancia extrema de un nuevo resultado de investigaci\u00f3n en forma de aplicaci\u00f3n: el reconocimiento de caras. 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