Tfg mar-est

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA
DE TELECOMUNICACIÓN
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CARTAGENA
Trabajo Fin de Grado
Estudio práctico de técnicas AI para
reconocimiento de objetos
Autor: Andrea Martínez Martínez
Director: María Dolores Cano Baños

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Agradecimientos
A mi familia y amigos, por ser la base de quien soy hoy.
A Lola, por abordar conmigo este proyecto.

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Índice de contenidos
Capítulo 1. Introducción y Objetivos
1.1 Introducción
1.2 Conceptos clave
1.3 Justificación del proyecto: el auge de la AI
1.4 Objetivos
Capítulo 2. Técnicas de detección de objetos y reconocimiento
facial
2.1 Introducción a algoritmos Machine Learning
2.2 Técnicas de detección de objetos
2.3 Aplicación a la trazabilidad de objetos
2.4 Aplicación al reconocimiento facial y la detección de emociones
Capítulo 3. Caso práctico: Trazabilidad de objetos
3.1 Algoritmos escogidos
3.2 Descripción detallada
3.3 Implementación
3.4 Ejecución y resultados obtenidos
Capítulo 4. Caso práctico: Detección de emociones en rostro
4.1 Elección de las capas de la red
4.2 Conjunto de datos
4.3 Entrenamiento del modelo
4.4 Pruebas y resultados
Capítulo 5. Conclusiones
Bibliografía

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Relación de figuras
Figura 1. Esquema de niveles AI, ML, DL _________________________________________ 7
Figura 2. CNN ______________________________________________________________ 11
Figura 3. CNN-CONV layer ___________________________________________________ 12
Figura 4. CNN-Max Pooling ___________________________________________________ 12
Figura 5. CNN-Average Pooling ________________________________________________ 12
Figura 6. CNN-FC layer_______________________________________________________ 13
Figura 7. R-CNN ____________________________________________________________ 13
Figura 8. Fast R-CNN ________________________________________________________ 14
Figura 9. Faster R-CNN _______________________________________________________ 14
Figura 10. Comparación de patrón HOG facial en esquema HOG de una imagen __________ 15
Figura 11. SPP-Net___________________________________________________________ 15
Figura 12. YOLO ____________________________________________________________ 16
Figura 13. SSD______________________________________________________________ 17
Figura 14. Puntos de referencia faciales___________________________________________ 19
Figura 15. Comparativa de algoritmos según precisión_______________________________ 21
Figura 16. Comparativa de algoritmos según FPS___________________________________ 22
Figura 17. Cuadrícula YOLO___________________________________________________ 22
Figura 18. Cuadros delimitadores YOLO _________________________________________ 23
Figura 19. Cuadros y clases YOLO ______________________________________________ 23
Figura 20. Predicciones YOLO _________________________________________________ 24
Figura 21. Capas de la CNN de Tiny-YOLO_______________________________________ 25
Figura 22. Esquema DeepSORT ________________________________________________ 26
Figura 23. Asociación ________________________________________________________ 27
Figura 24. Descriptor de apariencia ______________________________________________ 27
Figura 25. people_tracker.py fragmento 1 _________________________________________ 28
Figura 34. people_tracker.py fragmento 10 ________________________________________ 32
Figura 37. Fotograma clip de prueba 2 ___________________________________________ 33
Figura 38. Fotograma clip de prueba 1 ___________________________________________ 33
Figura 39. Ejemplo de ejecución con GPU 1_______________________________________ 34
Figura 40. Ejemplo de ejecución con GPU 2_______________________________________ 34
Figura 41. Ejemplo de ejecución CPU____________________________________________ 35
Figura 42. Secuencia errónea ___________________________________________________ 35
Figura 43. Secuencia correcta 1 _________________________________________________ 36
Figura 44. Secuencia correcta 2 _________________________________________________ 36
Figura 45. Información registrada._______________________________________________ 36
Figura 46. Arquitectura de VGGNet _____________________________________________ 38

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Figura 47. Gráfico de error en red profunda _______________________________________ 39
Figura 48. Bloque de aprendizaje residual_________________________________________ 39
Figura 49. Filtros Inception ____________________________________________________ 40
Figura 50. Convolución separable en profundidad __________________________________ 41
Figura 51. Convolución separable en profundidad modificada _________________________ 41
Figura 52. Arquitectura Xception________________________________________________ 42
Figura 53. Comparación Xception con/sin bloques residuales _________________________ 42
Figura 54. Módulo 1 de la arquitectura de la red ____________________________________ 43
Figura 57. Script pre-procesamiento._____________________________________________ 45
Figura 58. Ejemplos de imágenes de entrenamiento, clase "happy" _____________________ 46
Figura 59. Ejemplo de imágenes de entrenamiento, clase "neutral" _____________________ 46
Figura 60. FaceEmotionPredictor.ipynb fragmento 1 ________________________________ 47
Figura 69. FaceEmotionPredictor.ipynb fragmento 10 _______________________________ 51
Figura 72. Salida del entrenamiento______________________________________________ 52
Figura 73. Gráficos de precisión y pérdidas del modelo ______________________________ 53
Figura 74. Código de prueba fragmento 1 _________________________________________ 53
Figura 75. Código de prueba fragmento 2 _________________________________________ 54
Figura 76. Predicciones realizadas con el modelo. __________________________________ 54
Figura 77. Dibujar recuadro con emoción predicha DetectEmotion.py __________________ 55
Figura 78. Resultados DetectEmotion.py__________________________________________ 56

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Capítulo 1. Introducción y Objetivos
1.1 Introducción
Este proyecto está basado en el estudio de técnicas de inteligencia artificial en el ámbito de
la visión artificial, que trata de conseguir sistemas capaces de comprender una imagen o
secuencia de imágenes y actuar según convenga en una determinada situación.
Las principales bases de este proyecto son el aprendizaje automático y el aprendizaje
profundo (más conocidos por su nombre en inglés: Machine Learning y Deep Learning) y
su aplicación en el mundo de la inteligencia artificial. Antes de pasar a los objetivos del
proyecto necesitamos saber un poco más sobre estos conceptos para poder identificarlos y
diferenciarlos a lo largo de esta memoria.
1.2 Conceptos clave
• Inteligencia Artificial:
Subdisciplina del campo de la informática, que busca la creación de máquinas que
puedan imitar comportamientos inteligentes. Esta disciplina trata de crear sistemas
que puedan ser capaces de “aprender” o “razonar” como un ser humano. En nuestro
ámbito de estudio una definición más correcta de inteligencia artificial sería: estudio,
desarrollo y aplicación de técnicas informáticas que permiten a cierto sistema
adquirir habilidades propias de la inteligencia humana, como, por ejemplo:
- Entender situaciones y contextos.
- Identificar objetos y reconocer su significado.
- Analizar y resolver problemas.
- Aprender a realizar nuevas tareas.
- Comprender el lenguaje natural.
- Reconocer imágenes.
• Machine Learning:
Machine learning, o aprendizaje automático, es el conjunto de algoritmos
informáticos que mejoran automáticamente a través de la experiencia. Los algoritmos
de Machine Learning construyen un modelo matemático basado en datos de muestra
conocidos como “datos de entrenamiento” con la finalidad de hacer predicciones o
decisiones sobre estos datos sin estar específicamente programados para ello, es
decir, en lugar de escribir un código para una tarea en concreto, proporcionaremos al
algoritmo los datos de entrenamiento, y éste construirá su propia lógica basada en
ellos.

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• Deep Learning:
Deep Learning, o aprendizaje profundo, es un subconjunto de algoritmos de Machine
Learning que construye redes neuronales artificiales para imitar la estructura y
función del cerebro humano. En la práctica, utiliza un gran número de capas ocultas
de procesamiento no lineal para extraer características de los datos, cada una de las
capas se corresponde con un nivel más alto de abstracción que las capas previas.
A modo de resumen aclaratorio diremos que el conjunto de algoritmos de Machine Learning
son las técnicas que usamos para dotar a máquinas de inteligencia artificial, y los algoritmos
de Deep Learning son un subconjunto de algoritmos de Machine Learning que toman como
principio el funcionamiento de las redes neuronales.
Figura 1. Esquema de niveles AI, ML, DL

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1.3 Justificación del proyecto: el auge de la AI
Para justificar la elección de este proyecto es necesario hablar sobre el auge que está teniendo
la inteligencia artificial en los últimos años. Según el periódico digital ComputerWorld.es,
Arvind Krishna, nombrado recientemente CEO de IBM, ha reafirmado su creencia de que
"la nube híbrida y la AI son las dos fuerzas dominantes que impulsan la transformación
digital hoy en día".
La inteligencia artificial surge como concepto en los años 50. Tras las teorías que ya
anticipaba Alan Turing en su artículo “Computing Machinery and Intelligence” la AI nacía
como concepto en 1956 gracias a John McCarthy, Marvin Minsky y Claude Shannon, que
la definieron como “la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes”. Pero el gran avance
en este campo no se ha producido hasta hace unos años atrás, debido a que la inteligencia
artificial requiere grandes conjuntos de datos y gran capacidad de cómputo.
Afortunadamente, la creación y disponibilidad de datos ha crecido exponencialmente, esto,
junto con las mejoras en hardware de almacenamiento, ha permitido disponer de enormes
conjuntos de datos para entrenar modelos de inteligencia artificial.
El mundo de la inteligencia artificial está creciendo muchísimo y permite avances en gran
variedad de campos, algunos de los más usados hoy en día son:
- AI incorporada al software de fotografía de los smartphones para ayudar en fotografías con
malas condiciones de luz, enfoque de rostros, detección y ajuste de escenas, etc.
- Personaje no jugador en videojuegos, que toman patrones de jugadores reales para que el
juego sea más realista en comparación al uso de bots para modos de juego offline.
- Vehículos autónomos que son capaces de aprender por donde circular o como analizar las
señales y objetos que encuentran a su paso.
- Traductores tanto de texto como de voz, utilizan AI para aprender y recoger cada vez más
expresiones que permitan mayor precisión en las traducciones con el paso del tiempo.
- Reconocimiento facial a tiempo real, usado para el desbloqueo facial en smartphones.
Otros usos más curiosos y novedosos son:
- Uso de cámaras de video con AI para comprobar el uso de mascarillas y el cumplimiento
de la distancia de seguridad reglamentaria.
- Reconstrucción de imágenes de rostros pixelados, con aplicación en el mundo policial.
- Herramientas que permiten el diagnóstico de enfermedades.
- Extracción de información clínica útil a partir de imágenes médicas que permitirán conocer
más acerca de las enfermedades.
En definitiva, la AI tiene innumerables usos que con el tiempo influirán en casi todas las
facetas de nuestras vidas para ayudar a mejorar la eficiencia y aumentar nuestras capacidades
humanas.

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1.4 Objetivos
Desde un punto de vista generalizado el objetivo principal del proyecto es iniciarse en las
bases de la ciencia de datos y la inteligencia artificial mediante la exploración de los
principales algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
En cuanto a los objetivos concretos, tenemos dos enfoques principales:
• El desarrollo de un modelo que permita el seguimiento o trazabilidad de personas
mediante vídeo.
Este modelo se encargará de procesar la entrada de vídeo detectando en cada
fotograma las personas que aparecen y pudiendo realizar un seguimiento de estas,
siendo capaz de reconocer que, por ejemplo, si aparece una persona andando en
fotogramas sucesivos, se trata en realidad de la misma persona. Además, registrar a
las personas detectadas con un identificador y ubicarlas con marcas temporales y
espaciales para poder realizar un seguimiento.
• Crear un sistema de identificación de estados de ánimo en caras:
Entre las funcionalidades principales estarían conseguir ubicar en la imagen el rostro
de la persona y una vez ubicado conseguir examinar las características de este para
predecir un estado de ánimo. Para conseguir esto la red se entrenará con imágenes de
personas de piel oscura. La decisión de usar como datos de entrenamiento a personas
con piel oscura se debe a que los algoritmos de reconocimiento facial están sufriendo
graves dificultades a la hora de ser imparciales con los sesgos, esto hace que incluso
los sistemas de reconocimiento facial de alto rendimiento identifiquen erróneamente
a personas de piel oscura con tasas muy elevadas [39].
Además de los objetivos mencionados cabe destacar algunos otros como son:
• Aprendizaje del lenguaje Python y el uso de bibliotecas como Tensorflow y Keras
para el desarrollo de algoritmos.
• Iniciación al uso de repositorios para la búsqueda de bibliotecas y otros frameworks.
• Uso de servicios cloud que proporcionan grandes empresas como Google y Amazon
para el desarrollo de aplicaciones con inteligencia artificial y otros servicios como el
uso gratuito de GPU.

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Capítulo 2. Técnicas de detección de objetos y
reconocimiento facial
2.1 Introducción a algoritmos Machine Learning
Dentro de los algoritmos de machine learning hay tres tipos fundamentales:
• Aprendizaje supervisado:
Se basa en la generación de conocimiento a través del análisis de datos etiquetados.
Como datos de entrenamiento usaremos un conjunto de ejemplos con resultados
conocidos, el modelo aprenderá los parámetros de la muestra para después poder usarlos
para obtener resultados acertados de nuevos datos. El aprendizaje supervisado emplea
técnicas de clasificación y regresión para desarrollar modelos predictivos.
Las técnicas de clasificación predicen respuestas discretas; por ejemplo, si un correo
electrónico es legítimo o es spam, o bien si un tumor es cancerígeno o benigno. Los
modelos de clasificación organizan los datos de entrada en categorías. Algunos
algoritmos habituales para realizar la clasificación son: máquina de vectores de soporte
(SVM), k-vecino más cercano, clasificadores bayesianos, regresión logística y redes
neuronales.
Las técnicas de regresión predicen respuestas continuas; por ejemplo, cambios de
temperatura o fluctuaciones en la demanda energética. Las aplicaciones más habituales
son la predicción de la carga eléctrica y el trading algorítmico. Algunos algoritmos
habituales de regresión son: modelo lineal y no lineal, regularización, regresión por
pasos, redes neuronales y aprendizaje neurodifuso adaptativo.
• Aprendizaje no supervisado:
En este caso los datos de ejemplo no están etiquetados, sino que el algoritmo buscará
patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos para crear agrupaciones.
El clustering es la técnica de aprendizaje no supervisado más común. Se emplea para el
análisis de datos exploratorio para encontrar patrones o agrupaciones ocultos en los
datos. Entre sus aplicaciones están el análisis de secuencias genéticas, la investigación
de mercados y el reconocimiento de objetos. Algunos algoritmos habituales de
clustering son: k-means y k-medoids, clustering jerárquico, modelos de mezclas
gaussianas, modelos de Markov ocultos, mapas autoorganizados, c-means y clustering
sustractivo.

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• Aprendizaje por refuerzo:
Este caso funciona a través de ensayo y error en un algoritmo que se retroalimenta. El
algoritmo recibe como entrada un dato de primeras desconocido y dará un resultado, si
el resultado es correcto recibirá un premio, si no, una sanción. De esta manera el
algoritmo podrá percibir que características de cada uno de los datos se corresponden
con las soluciones premiadas para así mejorar sus predicciones.
En este proyecto nos centraremos en el aprendizaje supervisado. Trataremos con los dos
casos prácticos mencionados anteriormente:
- Detección y seguimiento de personas.
- Identificación de rostros y estados de ánimo.
En los próximos apartados se describen los principales algoritmos de detección de objetos,
que es la base para los dos casos, y como se utilizan estos algoritmos en conjunto con otras
técnicas para conseguir propósitos más concretos.
2.2 Técnicas de detección de objetos
• Region-based Convolutional Neural Networks (R-CNN) [12]
Antes de explicar cómo funciona el R-CNN hay que explicar qué es una CNN (red
neuronal convolucional). Las CNN son un tipo de algoritmos de Deep learning
usados principalmente para la clasificación de imágenes, que generalmente se
componen de las siguientes capas:
Figura 2. CNN

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- Capa de convolución (CONV): va escaneando la imagen de entrada y utiliza filtros
(conjunto de kernels) que realizan operaciones de convolución. Tras ello se utilizan
funciones de activación, la más usada es ReLu (Rectified Linear Unit) que elimina
los valores negativos. La salida resultante se llama mapa de características o de
activación.
Figura 3. CNN-CONV layer
- Capa de pooling (POOL): es una operación de submuestreo que se suele aplicar tras
la convolución, se encarga de reducir las dimensiones que recibirá la próxima capa,
hay dos tipos principales:
Max pooling: Cada operación de agrupación selecciona el valor máximo de
la vista actual (más común que average pooling).
Figura 4. CNN-Max Pooling
Average pooling: Cada operación de agrupación selecciona el valor medio
de los valores de la vista actual.
Figura 5. CNN-Average Pooling

13
- Capa fully connected (FC): Cada entrada está conectada a todas las neuronas y
tendrá el mismo número de neuronas que de clases que pueda predecir, estas capas
suelen encontrarse al final de las arquitecturas CNN.
Figura 6. CNN-FC layer
El problema de las CNN es que permiten clasificar la imagen, pero no permiten
ubicar diferentes objetos en una imagen, como solución para este problema surgen
las R-CNN.
Una red R-CNN se compone de tres módulos principales. El módulo inicial se
encarga de extraer unas 2000 propuestas de región en la imagen de entrada a partir
de un algoritmo de segmentación llamado búsqueda selectiva, este algoritmo escanea
la imagen con ventanas de varios tamaños, y busca píxeles adyacentes que compartan
colores y texturas, además tiene en cuenta las condiciones de la luz.
El segundo módulo es una CNN que extrae un vector de características por cada
propuesta de región. La región propuesta sufrirá deformaciones para adaptarse al
módulo final, un clasificador (Support Vector Machines, SVM), que clasifica cada
región.
Figura 7. R-CNN

14
• Fast R-CNN [13]
Fue propuesto por uno de los autores de R-CNN. Esta red también usa un algoritmo
para generar propuestas de región. La diferencia es que Fast R-CNN calcula un mapa
de características convolucional para toda la imagen de entrada en lugar de para cada
una de las regiones, lo que lo hace mucho más rápido.
A continuación, para cada propuesta de objeto, se extrae un vector de características
de longitud fija del mapa de características utilizando una capa de agrupación de
región de interés (Region of Interest, RoI). Fast R-CNN mapea cada uno de estos RoI
en un vector de características utilizando capas fully connected, para finalmente
generar la probabilidad softmax y el cuadro delimitador, que son la clase y la posición
del objeto, respectivamente.
Figura 8. Fast R-CNN
• Faster R-CNN [14]
La búsqueda selectiva es un proceso lento que afecta al rendimiento de la red, por
tanto, Fater R-CNN abandona el método tradicional de propuestas de región y
apuesta por un enfoque de aprendizaje completamente profundo. Consta de dos
módulos una CNN llamada red de propuesta de región (RPN) y el detector de Fast
R-CNN. Los dos módulos se fusionan en una sola red.
Figura 9. Faster R-CNN

15
• Histogram of Oriented Gradients (HOG) [4]
Un histograma de gradientes orientados es un descriptor de características que se
utiliza en técnicas de visión por computador para el procesamiento de imágenes con
el fin de detectar objetos. La idea es reducir la complejidad de la imagen y mantener
solamente las características más descriptivas. Empezamos por pasar la imagen a
blanco y negro ya que podemos detectar la ubicación de un objeto sin necesidad de
color. Nuestro objetivo ahora es comparar cada píxel con sus pixeles contiguos y
sustituirlos por flechas que indican la dirección en la que la imagen se hace más
oscura, obteniendo así los gradientes de la imagen. Pero hacerlo píxel a píxel sigue
siendo demasiada información, por tanto, se hace en cuadrículas de 16x16 píxeles.
En cada cuadrícula, contaremos cuántos gradientes apuntan en cada dirección
principal, luego reemplazaremos esa cuadrícula en la imagen con la dirección con
más ocurrencias.
Este método se usa en detección de objetos para encontrar determinados objetos
creando el HOG de la imagen y buscando sobre el mismo, patrones de HOG
conocidos.
Figura 10. Comparación de patrón HOG facial en esquema HOG de una imagen
• Spatial Pyramid Pooling (SPP-net) [15]
Se trata de una estructura de red que puede generar una representación de longitud
fija independientemente del tamaño de la imagen. La combinación de pirámides
resiste a las deformaciones de los objetos, y SPP-net mejora a los métodos basados
en CNN, ya que permite calcular los mapas de características de la imagen completa
solo una vez y luego agrupar las características en regiones arbitrarias (subimágenes)
para generar representaciones de longitud fija para entrenar a los detectores, así evita
calcular repetidamente las características convolucionales.
Figura 11. SPP-Net

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• YOLO (You Only Look Once) [16]
Este es uno de los algoritmos más populares para detección de objetos. Este
algoritmo utiliza un enfoque totalmente diferente a los anteriores, esta red divide la
imagen en regiones y predice cuadros delimitadores y probabilidades para cada
región. La mayor diferencia ante otros algoritmos y lo que lo hace mucho más
eficiente es que puede realizar predicciones con una sola evaluación de la red.
Su funcionamiento es el siguiente, dividimos la imagen en una cuadrícula de
dimensiones SxS, dentro de cada cuadrícula seleccionamos B cuadros delimitadores
para cada uno de los cuales, la red genera una probabilidad de clase y valores de
compensación para el cuadro delimitador. De entre los cuadros delimitadores
establecidos se buscan aquellos cuya probabilidad de clase esté por encima de un valor
umbral, estos son seleccionados y utilizados para localizar el objeto dentro de la
imagen.
Figura 12. YOLO
• Single Shot Multibox Detector (SDD) [17]
Este algoritmo se presentó un par de meses después de YOLO como una alternativa
digna. De manera similar a YOLO, la detección de objetos se realiza en una única
propagación hacia adelante de la red. Este modelo de CNN de extremo a extremo
pasa la imagen de entrada a través de una serie de capas convolucionales, generando
cuadros delimitadores candidatos de diferentes escalas en el camino. SSD considera
los objetos etiquetados como ejemplos positivos, y cualquier otro cuadro delimitador
que no se superponga con los positivos son ejemplos negativos. Resulta que construir
el conjunto de datos de esta manera lo hace muy desequilibrado. Por esa razón, SSD
aplica un método llamado minería negativa dura, que se basa en elegir solamente los

17
ejemplos negativos con la mayor pérdida de confianza, esto conduce a una
optimización más rápida y una fase de entrenamiento más estable.
Figura 13. SSD
2.3 Aplicación a la trazabilidad de objetos
El seguimiento o trazabilidad de objetos es una disciplina dentro de la visión por
computador, cuyo objetivo es rastrear objetos a medida que se mueven a través de una serie
de cuadros de video. Los objetos suelen ser personas, pero también pueden ser animales,
vehículos u otros objetos de interés, como la pelota en un partido de fútbol.
El seguimiento de objetos comienza con la detección de objetos: identificar objetos en una
imagen y asignarles cuadros delimitadores. El algoritmo de seguimiento de objetos asigna
un ID a cada objeto identificado en la imagen, y en los cuadros subsiguientes intenta
transmitir este ID e identificar la nueva posición del mismo objeto.
Estos son algunos de los principales algoritmos de trazabilidad de objetos:
• SORT [20]
SORT es un algoritmo de seguimiento de objetos que se basa principalmente en el
análisis de un motor de detección de objetos subyacente. Puede conectarse a
cualquier algoritmo de detección de objetos. El algoritmo rastrea múltiples objetos
en tiempo real, asociando los objetos en cada fotograma con los detectados en
fotogramas anteriores usando heurísticas simples. Por ejemplo, SORT maximiza la
métrica IOU (Intersection Over Union) entre cuadros delimitadores en fotogramas
vecinos.

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• Deep SORT [21]
Toma como base SORT, pero reemplaza la métrica de asociación con un nuevo
aprendizaje de métricas de coseno, un método para aprender un espacio de
características donde la similitud del coseno se optimiza de manera efectiva a través
de la reparametrización del régimen softmax.
En Deep SORT los cuadros delimitadores se calculan utilizando una red neuronal
convolucional previamente entrenada, entrenada en un conjunto de datos de
reidentificación de personas a gran escala. Este método tiene muchas ventajas en la
detección de múltiples objetos, ya que es simple de implementar, ofrece una
precisión sólida y se ejecuta en tiempo real.
• Track R-CNN [22]
Para la parte de detección se utiliza un modelo Fast R-CNN para inicializar una
trayectoria. Cuando un objeto es detectado, se agrega una nueva trayectoria a la lista
de trayectorias con un estado inicial oculto calculado a partir del cuadro delimitador
detectado.
La parte de seguimiento se compone de una parte de movimiento previo y una red de
comparación de apariencia. La parte de movimiento previo hace propuestas de región
en el fotograma actual de una trayectoria dados los resultados de búsqueda selectiva
y el historial de seguimiento previo. Mientras que la red de comparación de
apariencia genera una puntuación de seguimiento dada la propuesta de región y el
historial de seguimiento. Elegiremos el cuadro delimitador que corresponde a la
puntuación de seguimiento más grande en cada fotograma.
• Tracktor ++ [23]
La idea principal de Tracktor ++ es utilizar la rama de regresión de Faster R-CNN
para el seguimiento fotograma a fotograma extrayendo características del fotograma
actual y luego utilizando las ubicaciones de los objetos del fotograma anterior como
entrada para que el proceso de agrupación de RoI pueda reubicarlos en el fotograma
actual.
Este algoritmo también utiliza algunos modelos de movimiento tales como la
compensación de movimiento de cámara basado en el registro de imágenes, y
reidentificación a corto plazo. El método de reidentificación almacena en caché los
registros para un número fijo de fotogramas y luego compara los recién detectados
con lo almacenado en caché para una posible reidentificación.

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2.4 Aplicación al reconocimiento facial y la detección de emociones
El reconocimiento facial es una tarea que se divide en varios problemas sucesivos:
1. Dada una imagen conseguir detectar los rostros en ella.
2. Centrarnos en un rostro de los detectados e intentar que la inclinación o rotación del
mismo y las condiciones de luz afecten lo mínimo posible.
3. Hallar las características que distinguen unívocamente dicho rostro de cualquier otro.
4. Finalmente utilizaríamos las características halladas para poder diferenciar ese rostro
de otros cuyas características conocemos.
Estos problemas se resuelven de la siguiente forma. En primer lugar, haciendo uso del ya
mencionado histograma de gradientes orientados. Una vez obtenida la imagen de entrada
aplicamos HOG para obtener los gradientes de la imagen y poder buscar las caras usando un
patrón de HOG conocido para ello.
Una vez ubicados los rostros nos centraríamos solamente en el recuadro que delimita el
rostro detectado. Es muy probable que la cara de dicha persona no se encuentre en posición
frontal, y que cada imagen que recibamos sea en una postura diferente, por lo que
necesitaremos reajustar esas imágenes en función de un patrón para poder ser lo más precisos
posible en los posteriores pasos. Para este cometido se utiliza un algoritmo que es capaz de
ubicar los puntos de referencia de un rostro, algo similar a los mostrados en la siguiente
imagen.
Figura 14. Puntos de referencia faciales
Tras ubicar los puntos se aplicarán transformaciones afines (como rotaciones y escalas)
para conseguir reajustar la posición de esos puntos obteniendo así una imagen
transformada que pretende centrar al máximo el rostro.
El penúltimo paso es calcular las características que nos permitan diferenciar a una
persona de otra, para nosotros como personas es lógico pensar en medidas biométricas,

20
ya que visualmente somos capaces de diferenciarlo, pero para un computador una imagen
no es más que un conjunto de bits, no posee el suficiente nivel de abstracción como para
“aprender a ver”. Este problema se ha solucionado de una forma muy sencilla y compleja
a la vez, dejando a la propia máquina “decidir” qué medidas son cruciales para el
reconocimiento facial. Se trata de entrenar un modelo con tres imágenes, dos de ellas de
la misma persona conocida, y otra de una persona totalmente diferente, la red generará
unas medidas (en sus comienzos aleatorias y desacertadas), tras ello deberá comparar las
medidas generadas para las tres imágenes y ajustar la red para asegurarse de que las
medidas de las imágenes que pertenecían a la misma persona están un poco más cerca, y
estas dos a su vez más alejadas de la imagen de la persona desconocida. Tras millones de
pasos de entrenamiento y millones de imágenes obtendremos una red capaz de generar
medidas confiables que identifiquen a una persona.
Por último, entrenar un clasificador que tome las medidas generadas por el modelo
anterior y sea capaz de compararlas con las medidas de rostros conocidos para realizar
una predicción. Una forma de comparación sencilla sería calcular la distancia euclídea
para cada una de las medidas y comprobar si dichas distancias se encuentran por debajo
de un valor umbral.
Pasemos ahora a hablar de la detección de emociones en rostros, el proceso más lógico a
seguir es bastante similar al proceso seguido para el reconocimiento facial. El primer paso
sería detectar el rostro en la imagen como ya hemos explicado anteriormente, seguiríamos
también el mismo proceso para centrar y alinear la cara.
Una vez hecho esto habría que entrenar una red capaz de abstraer las características comunes
a rostros que comparten la misma emoción, para ello utilizaremos una red neuronal y la
entrenaremos con conjuntos de imágenes de rostros correspondientes a cada emoción
diferente que se quiera identificar.

21
Capítulo 3. Caso práctico: Trazabilidad de objetos
En este capítulo hablaremos sobre las técnicas utilizadas para realizar una aplicación capaz
de detectar, indexar y seguir personas en vídeos o en imagen a tiempo real.
3.1 Algoritmos escogidos
Teniendo en cuenta las bases analizadas en el capítulo anterior debemos escoger dos
algoritmos, un algoritmo encargado de realizar la detección de objetos y otro algoritmo capaz
de hacer un seguimiento, para después complementarlos en una única aplicación, de modo
que la salida del algoritmo de detección se utiliza como entrada para el algoritmo encargado
de la trazabilidad.
En la trazabilidad de objetos orientada a personas es interesante que los algoritmos utilizados
sean capaces de ejecutarse a tiempo real para así poder ser usado en cámaras en vivo, los
algoritmos serán elegidos en función de este criterio, la velocidad de procesamiento en
fotogramas por segundo.
Analizando comparativas de precisión y velocidad de algoritmos de detección de objetos la
conclusión obtenida es que el algoritmo más adecuado para este propósito es YOLO debido
a que, aunque su precisión en las detecciones sea menor que la proporcionada por otros
algoritmos como Faster R-CNN, su rapidez es mucho mayor lo que nos permite realizar
detecciones en tiempo real. En la Figura 15 se muestra un gráfico de barras que permite
comparar diversos algoritmos de detección de objetos en función de su precisión. En la
Figura 16 encontramos un gráfico similar que compara los algoritmos según su velocidad de
procesado medida en fotogramas por segundo.
Figura 15. Comparativa de algoritmos según precisión [38]

22
Figura 16. Comparativa de algoritmos según FPS [38]
En cuanto a los algoritmos de seguimiento mencionados en el capítulo anterior:
• Tracktor ++ es bastante preciso, pero un gran inconveniente es que no es viable para
el seguimiento en tiempo real. Los resultados muestran una ejecución promedio de 3
FPS.
• TrackR-CNN es bueno porque proporciona segmentación como beneficio adicional.
Pero al igual que con Tracktor ++, es difícil de utilizar para el seguimiento en tiempo
real, ya que tiene una ejecución promedio de 1.6 FPS.
• DeepSORT es más rápido gracias a su simplicidad. Puede llegar a 16FPS de media
manteniendo una buena precisión, lo que definitivamente lo convierte en una opción
sólida para la detección y el seguimiento de múltiples objetos.
En conclusión, usaremos DeepSORT usando como detector YOLO en su versión más
reciente (YOLOv4) ya que nos permitirán una velocidad de detección mucho mayor.
3.2 Descripción detallada
YOLOv4:
Como ya explicamos en apartados anteriores la rapidez de este algoritmo es debida a que es
capaz de realizar predicciones en un solo paso de la red, lo que da sentido a su nombre (You
Only Look Once).
La imagen de entrada es dividida en una cuadrícula que en este ejemplo será de 13x13 celdas:
Figura 17. Cuadrícula YOLO

23
Cada una de las celdas es responsable de predecir 5 cuadros delimitadores, de los que se
genera una puntuación de confianza, es decir, la probabilidad de que dicho cuadro
delimitador encierre verdaderamente un objeto.
Los cuadros delimitadores propuestos por cada celda tendrían un aspecto similar a la
siguiente imagen.
Figura 18. Cuadros delimitadores YOLO
Las líneas más gruesas se corresponden con los cuadros que poseen mayor puntuación de
confianza.
Para cada cuadro delimitador la celda predice una clase, utilizando una distribución de
probabilidad sobre todas las clases posibles, dado que el modelo está entrenado con el
conjunto de datos PASCAL VOC, las clases disponibles en éste serán las clases que puede
detectar.
La puntuación de confianza para el cuadro y la predicción de la clase se combinan en una
puntuación final que nos indica la probabilidad de que un cuadro delimitador contenga un
tipo específico de objeto, lo que se ve reflejado en la siguiente imagen.
Figura 19. Cuadros y clases YOLO

24
Como teníamos una cuadrícula de 13x13 celdas y cada celda predice 5 cuadros
delimitadores, el resultado eran 845 cuadros en total, la gran mayoría de ellos obtienen
puntuaciones muy bajas, por lo que solo se mantienen aquellos con puntuaciones finales
mayores o iguales al 30% (este umbral es variable en función de la precisión que se desee
para el detector). Por tanto, aplicando este filtro, los cuadros en nuestra imagen final
quedarían reducidos a lo que se muestra a continuación.
Figura 20. Predicciones YOLO
De las 845 propuestas solamente se conservan las tres predicciones finales que dieron
mejores resultados, pero lo más relevante de esto es que todas esas predicciones se realizan
al mismo tiempo, para todo este proceso la red neuronal solo se ha ejecutado una vez.
En cuanto a la arquitectura de la red, YOLO utiliza redes neuronales convolucionales
simples. La red neuronal de YOLO en su primera versión constaba de 24 capas de
convolución que hacen la función de extractores de características, estas capas de
convolución se intercalan con capas de agrupación o pooling, y finalmente se utilizan dos
capas densas encargadas de realizar las predicciones.
Existe también una versión reducida de YOLO que, aunque es menos precisa, requiere de
menos capacidad de cómputo debido a que solo utiliza 9 capas de convolución. A esta
versión reducida se le llama Tiny - YOLO.

25
La siguiente imagen muestra la arquitectura de las capas de la red de Tiny-YOLO.
Figura 21. Capas de la CNN de Tiny-YOLO
Como podemos apreciar, el algoritmo procesa una imagen de entrada redimensionada a
416x416 píxeles y además 3 canales que se refieren a los canales de color RGB, esta imagen
atravesará la red y saldrá como un vector de 13x13x125, 13x13 se corresponde con el tamaño
de cuadrícula en que se divide la imagen, los 125 canales son el resultado de multiplicar los
cinco cuadros que predice cada celda por los 25 datos que describen un cuadro delimitador
(Posición X, Posición Y, alto, ancho, puntuación de confianza y las distribuciones de
probabilidad sobre las 20 clases posibles).
En sus versiones posteriores se han realizado las siguientes mejoras sobre el modelo inicial:
• YOLOv2: aparece en diciembre de 2016 mejorando algunas deficiencias de la
primera versión, como su problema en la detección de objetos pequeños. En esta
segunda versión la red tiene 30 capas de convolución y aparecen los cuadros de
anclaje, que son cuadros predefinidos por el usuario que dan una idea sobre la
posición relativa y las dimensiones de los objetos a detectar.
• YOLOv3: se lanzó en abril de 2018, esta vez la red neuronal consta de 53 capas de
convolución y utiliza detección en 3 escalas para detectar objetos desde tamaños muy
pequeños a muy grandes.
• YOLOv4: lanzada en abril de 2020. Recibe la influencia de nuevos métodos de
detección de objetos como “Bag of Freebies” y “Bag of Specials” para la fase de
entrenamiento. Estos métodos de última generación, que incluyen CBN (Cross-
iteration batch normalization), PAN (Path aggregation network), etc., son más
eficientes para el entrenamiento con una única GPU, además aumentan la rapidez del
modelo.

26
DeepSORT:
Como ya explicamos anteriormente DeepSORT es un algoritmo de seguimiento de objetos
(popularmente conocido por su nombre en inglés “Object Tracking”) que ha mostrado
notables resultados en el problema Multiple Object Tracking (MOT).
El funcionamiento del algoritmo sigue los siguientes pasos:
• Primero se detectan todos los objetos en la imagen usando un detector de objetos.
• En segundo lugar, las posiciones de los registros existentes previamente se actualizan
mediante un filtro de Kalman.
• Luego, agrupan los registros en función de su edad (tiempo que llevan sin ser
asociados a una nueva detección) y se ejecuta el algoritmo húngaro en cada uno de
los grupos en orden de edad creciente.
• Todas los registros no coincidentes y no confirmados de primera edad se procesan
utilizando el algoritmo SORT original.
• Finalmente, las detecciones sin coincidencias se establecen como nuevos registros.
Figura 22. Esquema DeepSORT
El filtrado de Kalman es un componente crucial para DeepSORT. El escenario de
seguimiento de Kalman se define en el espacio de estados de las siguientes ocho variables
(u, v, a, h, u ', v', a ', h') donde “u,v” corresponde a las coordenadas del centro del cuadro
delimitador, “a” es la relación de aspecto, “h” es la altura de la imagen, y el resto de variables
corresponden respectivamente a la velocidad con la que varían las anteriores.
Las variables solo tienen factores de posición y velocidad absolutos, ya que asumimos que
un modelo de velocidad lineal simple. El filtro de Kalman nos ayuda a tener en cuenta el
ruido en la detección y utiliza el estado anterior para predecir un buen ajuste para los cuadros
delimitadores.
Para cada detección creamos un registro que tiene toda la información de estado necesaria,
este contiene el parámetro de edad necesario para detectar y eliminar aquellos objetos que
fueron detectados por última vez hace mucho tiempo ya que estos son objetos que han
abandonado la escena.

27
Una vez tenemos los nuevos cuadros delimitadores proporcionados por el filtro de Kalman
el siguiente problema será asociar nuevas detecciones con las predicciones. Dado que se
procesan de manera independiente, surge el problema de asignación. Para resolverlo
necesitamos dos cosas: una métrica de distancia que permita cuantificar la asociación y un
algoritmo eficiente para asociar los datos.
Como métrica de distancia los autores de DeepSORT decidieron utilizar la distancia de
Mahalanobis, que se utiliza para incorporar información sobre el movimiento. Esta métrica
es más precisa que la distancia euclidiana, ya que estamos midiendo efectivamente la
distancia entre dos distribuciones de probabilidad.
Como algoritmo de asociación los autores usaron el “algoritmo húngaro”, que es un
algoritmo de optimización combinatoria muy eficaz y simple que resuelve el problema de
asignación.
Figura 23. Asociación
A pesar de la efectividad del filtro de Kalman, falla en muchos de los escenarios del mundo
real como son problemas de oclusión y de variación del punto de vista, etc.
Para mejorar esto, introdujeron otra métrica de distancia basada en la apariencia del objeto.
Primero construyeron un clasificador sobre el conjunto de datos, lo entrenaron hasta que
logró una precisión razonablemente buena y luego eliminaron la capa de clasificación final.
Esto produce un único vector de características, a la espera de ser clasificado. Ese vector de
características se convierte en nuestro descriptor de apariencia del objeto.
Figura 24. Descriptor de apariencia

28
En la imagen anterior se muestra la arquitectura de la red para obtener el vector de
características de apariencia, la capa densa 10 es la que se corresponde con este vector de
características de dimensiones 128x1.
De modo que la métrica final utilizada será:
D = λ ∗ Dk + (1 − λ) ∗ Da
Donde Dk es la distancia de Mahalanobis, Da es la distancia del coseno entre los vectores
de características de apariencia y λ es un factor de ponderación.
3.3 Implementación
La solución propuesta se desarrollará en el lenguaje Python haciendo uso de Tensorflow.
Tensorflow una biblioteca de código abierto para aprendizaje automático desarrollada por
Google. Se utilizará también Keras, que es una famosa biblioteca de código abierto para el
desarrollo de redes neuronales.
Para el desarrollo de la aplicación necesitaremos descargar los repositorios correspondientes
a YOLOv4 y DeepSORT cuyos repositorios podemos encontrar en la web de GitHub, los
enlaces a los repositorios están disponibles en la bibliografía.
Crearemos un espacio de trabajo donde alojaremos los archivos necesarios para ambos
proyectos, aquí crearemos el código que relacionará ambos al que llamaremos
people_tracker.py cuya explicación se detalla a continuación.
Figura 25. people_tracker.py fragmento 1
En primer lugar, importamos librerías y otros scripts que necesitaremos más adelante.

29
Definimos los flags que son las variables que podremos cambiar desde la ventana de
comandos antes de ejecutar el código. Se especifica el tipo de dato de la variable y además
entre paréntesis aparece la estructura (nombre de la variable, valor por defecto, descripción).
Weights: corresponde al archivo .weights que contiene los pesos de la red ya
entrenada. Se puede modificar, aunque por defecto especifico la ruta al archivo en mi
espacio de trabajo.
Size: valor en píxeles al que se redimensionarán los fotogramas de salida, por defecto
416.
Tiny: variable para especificar si se utilizará YOLO o su versión reducida YOLO-
Tiny.
Model: indicamos que el modelo corresponde con el modelo guardado con el script
save_model.py disponible en el repositorio de YOLO mediante el cual adaptamos el
modelo para usarse con tensorflow.
Video: indica la ruta del vídeo que queremos procesar como entrada, si no se hace
uso de esta variable se usará por defecto la imagen en tiempo real de la webcam.
Output: permite especificar un directorio donde guardar el video procesado, si no se
especifica no se guardará.
Iou: Valor umbral de intersección sobre unión. La intersección sobre unión se usa en
la detección de objetos a fin de medir la superposición entre el cuadro delimitador
previsto y el real, cuanto más se acerque la predicción al real mayor será la
intersección y mayor valor de IoU.
Score: Puntuación umbral para las predicciones. No se mostrarán predicciones con
puntuación menor a este umbral.
Hide: permite ocultar la ventana emergente que aparece por defecto durante la
ejecución mostrando la salida de vídeo.
Save_info: usando este flag podremos especificar la ruta a un archivo de texto en el
que se guardará información detallada de las detecciones, por defecto esta opción no
está habilitada.
Count: habilitando este flag se mostrará un contador con el número de personas.

30
Definimos algunos parámetros de DeepSORT, inicializamos el Tracker y cargamos la
configuración y el modelo de YOLOv4.
Preparamos la entrada de video, si así lo hemos establecido en flag se tomará el vídeo de la
ruta indicada, en otro caso se activará la webcam.
Por defecto la salida de vídeo no se guardará, en cambio si el flag está activado preparamos
el vídeo para guardarse en la ruta indicada.

31
Preparamos también el archivo donde se guardará la información detallada de los
seguimientos si así se ha establecido. Si el archivo especificado en la ruta no existe se creará.
Tanto esta parte como los siguientes fragmentos se ejecutarán para cada fotograma mientras
el vídeo continúe. Tomamos el fotograma, lo redimensionamos y guardamos el instante de
tiempo inicial para posteriormente calcular los fotogramas por segundo.
Se realizan las nuevas detecciones y se eliminan las detecciones no válidas.

32
El detector está entrenado para reconocer gran variedad de clases, pero solamente queremos
hacer el seguimiento en personas. Así que, recorremos las detecciones buscando la clase a
la que corresponden, y eliminamos todas las que no corresponden a la clase person. Aquí se
cuenta el número de personas que aparecen actualmente en la imagen y se imprimen en la
consola de comandos.
Codificamos las detecciones y se las pasamos al tracker para que actualice las predicciones.
Para cada una de las predicciones del tracker se dibuja el cuadro delimitador junto con la
clase y el identificador, si se ha especificado guardar información detallada mediante el flag
save_info se guardará en el archivo correspondiente una línea para cada persona que muestra
su identificador, posición y marca temporal en formato fecha y hora, he elegido este tipo de
marca temporal porque es más coherente para detecciones en tiempo real.

33
Por último, se obtienen los fotogramas por segundo haciendo uso del instante de tiempo
inicial t0 guardado cuando comenzó a procesarse el fotograma y el instante de tiempo actual
en que ya ha sido procesado. Guardamos la imagen con las detecciones en la variable result
que será mostrada en una ventana emergente con el título People Tracker Output si el flag
hide no ha sido activado, también se guardará en el vídeo de salida si se ha especificado en
el flag output.
Además, la ejecución del vídeo podrá detenerse pulsando la tecla q. Cuando la ejecución
finalice o sea detenida desaparecerá la ventana emergente y se cerrará el archivo de
información si estaba en uso.
3.4 Ejecución y resultados obtenidos
Para la ejecución del archivo utilizaremos una consola de comandos de Anaconda, donde
utilizaremos dos entornos diferentes, uno preparado para aceleración con GPU y otro sin ella
para mostrar la diferencia.
Las pruebas se han realizado sobre varios clips de vídeo captados por una cámara situada en
Temple Bar, Dublín.
Figura 37. Fotograma clip de prueba 2
Figura 38. Fotograma clip de prueba 1

34
Una vez abierta la ventana de comandos accedemos al directorio de nuestro proyecto y
activamos el entorno para GPU, una vez hecho esto ejecutamos la siguiente línea.
Como podemos ver ejecuta el archivo people_tracker.py utilizando distintos parámetros
como son el modelo, la ruta del vídeo de entrada, la ruta al archivo donde debe guardarse la
información detallada y la ruta donde debe guardarse el archivo de salida, solicitamos
además que cuente el número de personas.
Mientras está en ejecución podemos ver que la consola de comandos nos muestra un valor
de unos 7-8 FPS. Además, se ha abierto la ventana emergente que muestra la salida de vídeo.
Como podemos ver el valor del contador de personas mostrado se corresponde con el valor
de personas detectadas en la imagen.
Figura 39. Ejemplo de ejecución con GPU 1
Figura 40. Ejemplo de ejecución con GPU 2

35
En esta imagen se muestra un ejemplo de ejecución en entorno CPU, podemos ver que
cuando no está usando una tarjeta gráfica la velocidad con la que es capaz de procesar los
fotogramas reduce significantemente no llegando a veces a un fotograma por segundo, lo
cual sería impensable para un sistema de detección-seguimiento a tiempo real.
Figura 41. Ejemplo de ejecución CPU
En cuanto a resultados de detección y seguimiento se observa que el sistema tiene en
ocasiones dificultades para detectar a las personas si ya se han alejado mucho. El algoritmo
de seguimiento comete algunos errores al reidentificar a una persona que ha salido del
encuadre y vuelve a aparecer y en ocasiones cambia los identificadores cuando dos personas
se cruzan.
Figura 42. Secuencia errónea
En la figura anterior podemos ver a la izquierda una persona que sostiene un trípode que
inicialmente tenía el identificador 4, en el momento en que la persona con identificador 10
pasa por detrás de él, sus identificadores cambian, el algoritmo ha asignado a la persona del
trípode el identificador de la persona que pasó por detrás, y a éste otro un identificador nuevo
como si nunca hubiera aparecido antes.

36
Estos son, en cambio, un par de ejemplos de secuencias donde el algoritmo funciona
correctamente.
Figura 43. Secuencia correcta 1
Figura 44. Secuencia correcta 2
La siguiente figura muestra una imagen de ejemplo del archivo obtenido activando el flag
save_info con la información registrada tras la ejecución.
Figura 45. Información registrada.

37
Capítulo 4. Caso práctico: Detección de emociones en
rostro
En este capítulo detallaremos el proceso seguido para el desarrollo de un modelo capaz de
clasificar imágenes en función de dos expresiones básicas en su rostro, expresión neutra o
feliz. Además, se ha querido hacer referencia al problema del sesgo algorítmico, que está
causando polémicas debido a negligencias de algunos sistemas de AI.
4.1 Elección de las capas de la red
¿Cuántas capas debe tener? ¿Cómo son estas capas? ¿Cuántas neuronas debe tener cada
capa? Estas son algunas de las preguntas más frecuentes a la hora de desarrollar una red
neuronal, la respuesta es que no existe una solución exacta, el diseño de la arquitectura de
una red neuronal es un proceso complejo y depende del propósito que tengamos para nuestra
red.
Podemos tomar distintos enfoques para “descubrir” qué arquitectura funcionaría bien para
nuestro problema, como, por ejemplo:
- Experimentación: Este es el método a seguir cuando el problema que afrontamos es muy
novedoso y no hay información anterior que ayude a resolver la incógnita. Se puede hacer
mediante pruebas sistemáticas, usando heurísticos que faciliten la tarea, etc.
- Buscar arquitecturas ya usadas para problemas similares: Es frecuente que el problema que
estemos intentando resolver ya haya sido resuelto por alguien anteriormente, o que sea
similar. La idea en estos casos es adaptar a nuestras necesidades arquitecturas de redes que
ya sabemos que funcionan bien para problemas similares.
La clasificación de imágenes es un campo de la inteligencia artificial bastante avanzado en
el que las redes neuronales convolucionales son las que mejores resultados han
proporcionado. Hay equipos de investigación totalmente dedicados a desarrollar
arquitecturas de aprendizaje profundo para CNN. Ya vimos en el capítulo 2 las capas básicas
que podemos encontrar en una CNN, veamos ahora como se distribuyen estas capas en
algunas de las arquitecturas más conocidas como son VGGNet, ResNet, Inception o
Xception.

38
VGGNet [30]
Fue una de las primeras arquitecturas en aparecer, fue presentada por Simonyan y Zisserman
en 2014. Se trata de una arquitectura simple que usa bloques compuestos por capas
convolucionales con filtros o kernels de tamaño 3x3. Además, entre las capas de convolución
se intercalan bloques de agrupación (Max Pooling) para reducir a la mitad el tamaño de los
mapas de activación obtenidos. Finalmente, se utiliza un bloque de clasificación, que consta
de dos capas densas de 4096 neuronas cada una, y la última capa, que es la capa de salida,
de 1000 neuronas.
Figura 46. Arquitectura de VGGNet
Existen dos redes VGGNet diferentes, VGG16 y VGG19, que corresponden respectivamente
con el número total de capas convolucionales y densas que tiene cada una.
Algunos de sus inconvenientes son el elevado tiempo de entrenamiento que requiere y el
número de parámetros.

39
ResNet [31]
Se descubrió que las redes neuronales clásicas dejaban de funcionar bien a medida que la
profundidad de la red supera cierto umbral. En la siguiente imagen podemos ver unos
gráficos que aportó el propio autor de ResNet donde se registra el error de entrenamiento y
test del conjunto de datos CIFAR-10 para una CNN clásica con 20 y 56 capas, y podemos
apreciar como el error aumenta con la profundidad de la red.
Figura 47. Gráfico de error en red profunda
La arquitectura ResNet aparece en 2015 solucionando el problema de la profundidad de la
red mediante la introducción de un nuevo concepto: el bloque de aprendizaje residual.
Figura 48. Bloque de aprendizaje residual
En las redes neuronales tradicionales, la salida de cada capa conecta con la siguiente capa.
En una red con bloques residuales, la salida de cada capa no solo va a la siguiente capa sino
también a siguientes capas que se encuentran unos saltos de distancia. La idea es omitir el
entrenamiento de algunas capas para así evitar la degradación, esto se lleva a cabo mediante
el uso de una función de identidad.

40
Inception [32]
Parte de la idea de que el área que ocupa un objeto de importancia en una imagen puede
variar mucho. Por ejemplo, si el objeto está muy cerca el área será grande, por el contrario,
si se encuentra alejado el área que ocupa en la imagen será menor. Esto tiene importancia a
la hora de elegir el tamaño del filtro o kernel.
Esta arquitectura fue introducida en 2014 y utiliza bloques de convolución con filtros de
diferentes tamaños que después se concatenan para extraer características a distintas escalas.
Esto hace que la red se haga más amplia pero no más profunda.
Para disminuir costes computacionales los autores limitan el número de canales de entrada
agregando una convolución adicional 1x1 antes de las convoluciones 3x3 y 5x5.
Figura 49. Filtros Inception
Tras la primera versión de Inception surgen Inception v2 e Inception v3, que intentan evitar
los cuellos de botella representacionales (que se producen cuando las dimensiones de entrada
a una capa reducen drásticamente ya que se pierde información) y tener cálculos más
eficientes mediante el uso de métodos de factorización.
Surgen también después Inception v4 e Inception-Resnet, que intentan incluir la idea de los
bloques residuales de ResNet.

41
Xception [33]
Esta arquitectura fue propuesta por François Chollet (el creador de Keras) y parte de la
idea de Inception donde la convolución 1 × 1 se realiza antes de cualquier convolución
espacial n × n.
La convolución original separable en profundidad se realizaba de la siguiente forma:
Figura 50. Convolución separable en profundidad
Se trata de una convolución en profundidad seguida de una convolución puntual, esto se
corresponde respectivamente con una convolución espacial nxn en canal y una
convolución 1x1 para redimensionar.
Lo que propone Xception a raíz de lo aprendido de Inception es modificar esta
convolución, creando así una convolución separable en profundidad modificada, que
funciona de la siguiente forma:
Figura 51. Convolución separable en profundidad modificada
En este caso se realiza primero la convolución puntual 1x1 y después la convolución nxn.

42
Figura 52. Arquitectura Xception
En la figura anterior vemos la arquitectura en capas de Xception, como podemos ver,
SeparableConv es la convolución separable en profundidad modificada. También se pueden
ver en la figura que aparecen bloques residuales heredados de ResNet. Esto ayuda a
incrementar la precisión de los modelos entrenados con esta arquitectura, como podemos ver
en el siguiente gráfico.
Figura 53. Comparación Xception con/sin bloques residuales

43
Para decidir qué tipo de arquitectura se adapta más a nuestro problema es necesario también
tener en cuenta como es el conjunto de datos que utilizaremos para el entrenamiento.
Las imágenes serán procesadas antes para obtener únicamente el rostro de la persona
centrado en una imagen de 48x48 píxeles, esto significa que los datos de interés en la imagen
ocupan siempre áreas similares, por lo que no tiene interés el uso de convoluciones con
filtros variados como proponía Inception.
Por tanto, el tipo de arquitectura que se adapta más a nuestras necesidades es la arquitectura
de Xception, que como ya comentamos anteriormente incorpora también los bloques
residuales de ResNet.
La arquitectura de nuestra red finalmente está basada en las características de Xception. En
el primer módulo se ha modificado levemente el número de capas y también el tamaño de
los filtros en las capas de convolución. En el siguiente esquema se aprecian las capas donde
se indican de izquierda a derecha los filtros, el tamaño de kernel y el stride utilizado, que
indica el valor de desplazamiento del filtro.
Aunque no se especifica en los esquemas, tras cada convolución se aplica normalización por
lotes. Es un método utilizado en redes neuronales para conseguir mayor rapidez y estabilidad
mediante la normalización de la capa de entrada volviendo a centrar y escalar.
Figura 54. Módulo 1 de la arquitectura de la red

44
Se ha conservado la estructura del módulo intermedio cambiando también el número de
filtros. Además, este conjunto de capas en la arquitectura Xception se repetían
sucesivamente ocho veces, en este caso, lo haremos solamente cuatro veces.
En cuanto al módulo final se conserva la arquitectura cambiando el tamaño de los filtros y
se añade una capa densa o capa totalmente conectada con activación SoftMax al final de la
estructura para tener el mismo número de salidas que de clases, en este caso dos.

45
4.2 Conjunto de datos
Como ya se mencionó anteriormente existe un problema denominado sesgo algorítmico.
Este problema ocurre cuando las personas que generan el conjunto de datos y entrenan los
modelos inducen en ellos involuntariamente sus propios prejuicios.
Este problema ha desencadenado situaciones injustas de racismo en la inteligencia artificial,
entre otras:
- Detenciones erróneas debido a algoritmos policiales de reconocimiento facial cuya
precisión es mucho menor en personas de etnia no caucásica [41].
- Discriminación en el trato a pacientes por un software de toma de decisiones utilizado en
hospitales de EE.UU. que daba preferencia a personas blancas antes que a negras [40].
- En 2015, Google tuvo que disculparse después de que su aplicación de reconocimiento
de imágenes inicialmente etiquetara a los afroamericanos como "gorilas" [42].
Este problema es en gran parte ocasionado por los conjuntos de datos de entrenamiento. La
variedad en el físico de la raza humana es muy amplia y no podemos generalizar el concepto
visual de persona a la imagen de unas pocas personas. Para conseguir un algoritmo justo se
necesitan enormes conjuntos de datos muy variados en función de etnias, edades, género, y
demás características para tener en cuenta la gran diversidad.
El objetivo del conjunto de datos no será tratar este problema del sesgo ya que no es fácil
conseguir conjuntos de datos tan grandes y variados y además el coste computacional de
procesarlos sería enorme. En su lugar se ha intentado contribuir a este problema de forma
simbólica y haciendo también un pequeño gesto al movimiento Black Lives Matter, de modo
que el conjunto de datos reunido se centra en rostros de personas de piel negra.
En total se han recogido 11.929 imágenes, las cuales han sido preprocesadas para detectar el
cuadrado que delimita el rostro, recortarlo, redimensionar la imagen a 48x48 píxeles y
eliminar los canales de color obteniendo una imagen en blanco y negro. Para hacer esto se
ha elaborado el siguiente script haciendo uso de las bibliotecas OpenCV y face_recognition.
Figura 57. Script pre-procesamiento.

46
Las imágenes ya procesadas se han separado en un conjunto de datos de entrenamiento de
10.000 imágenes de las cuales la mitad tienen expresión feliz y la otra mitad expresión
neutra, se utiliza la misma cantidad de imágenes de las dos expresiones a detectar para evitar
que el algoritmo genere con mayor probabilidad una de estas dos expresiones. Las 1.929
imágenes restantes se reservarán como datos de prueba.
En las siguientes figuras se muestra un ejemplo de las imágenes finales del dataset, en la
primera figura las imágenes pertenecen a la categoría “happy” ya que su expresión es feliz,
las imágenes de la segunda figura pertenecen a la categoría “neutral” porque su expresión es
neutra.
Figura 58. Ejemplos de imágenes de entrenamiento, clase "happy"
Figura 59. Ejemplo de imágenes de entrenamiento, clase "neutral"

47
4.3 Entrenamiento del modelo
Para realizar el entrenamiento del modelo hemos utilizado la herramienta Google Colab.
Colab es un servicio cloud, basado en los Notebooks de Jupyter, que permite el uso gratuito
de las GPUs y TPUs de Google, con bibliotecas como: Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow,
Keras y OpenCV. Todo ello con bajo Python 2.7 y 3.6
Todo el código elaborado para el entrenamiento y prueba del modelo se ha elaborado en un
cuaderno de Jupyter que iremos ejecutando haciendo uso de Colab, en la configuración de
cuaderno hemos habilitado la opción de aceleración por GPU, esta opción permite usar GPUs
proporcionadas por Google, de modo que es una buena opción para cuando no se dispone de
ella para estos fines ya que el tiempo de procesado reduce significantemente.
De aquí en adelante se detalla el contenido del archivo FaceEmotionPredictor.ipynb
Figura 60. FaceEmotionPredictor.ipynb fragmento 1
Primero de todo importamos las bibliotecas necesarias, usaremos keras para definir las capas
de la arquitectura de la red, algunas funciones de scikit learn, matplotlib y numpy para las
imágenes y Google Drive porque es donde está alojado el dataset.

48
A continuación, definimos algunos parámetros que necesitaremos más adelante:
Detected_emotions: se corresponde con los dos títulos de las clases que queremos
predecir.
Emotions_values: valor que se asigna a cada clase.
Batch_size: es el tamaño del lote de imágenes que la red procesará por cada fase de
entrenamiento.
Nb_epoch: es el número de fases de entrenamiento que se realizarán.
Validation_split: Porcentaje de los datos de entrenamiento que serán usados para
validación.
Montamos el directorio de drive y establecemos las rutas a los datos de entrenamiento y
prueba.
Vamos guardando las imágenes en arrays y estableciendo la etiqueta correspondiente, que
será cero para la clase happy y uno para la clase neutral.

49
Convertimos los arrays de imágenes a numpy array para poder trabajar con ellos y
comprobamos que las clases que se han establecido son 0 y 1.
Utilizamos una función de scikit learn para dividir el conjunto de datos de entrenamiento en
datos de entrenamiento y validación, después, normalizamos los datos antes de pasarlos a la
red para el entrenamiento.
Fijamos el tamaño de los datos de entrada en la variable input_shape que utilizaremos
posteriormente como parámetro para crear la arquitectura de la CNN.

50
Aquí podemos ver la arquitectura en capas de la red que ya se describió anteriormente,
input_shape se utiliza para crear la capa de entrada mientras que la capa densa final toma el
número de clases (dos), que será el tamaño de salida.

51
Ahora utilizamos la función que creamos para definir la arquitectura, comprobamos el
resumen generado y compilamos el modelo.
Esta es una pequeña parte del resumen generado que muestra las primeras capas, el resumen
completo se incluye en los anexos.
Esto se utilizará para el aumento de datos sobre los datos de entrenamiento, esto consiste en
aplicar transformaciones simples a las imágenes para aumentar el conjunto de datos.

52
Antes de empezar el entrenamiento se establece la ruta donde se guardará el modelo y se
crea un checkpoint, esto hará que se guarden los datos cada vez que la precisión incrementa.
Para entrenar el modelo se ejecuta la función fit_generator de keras que está preparada para
utilizar el generador de datos definido anteriormente y de los datos resultantes tomar un
bloque de tamaño batch_size para el entrenamiento. Se harán tantos pasos de entrenamiento
como se hayan definido en la variable batch_size.
El conjunto de validación no se utiliza para entrenar la red, sino que se usa para medir la
precisión del modelo sobre estos datos, lo que se muestra como val_accuracy y que es la
medida que tomamos para decidir si nuestro modelo ha mejorado o no.
Figura 72. Salida del entrenamiento
Una vez finalizado el entrenamiento podemos ver que la salida muestra que la precisión
obtenida sobre los datos de validación (val_accuracy en el paso 97) es de un 92’5% .

53
Figura 73. Gráficos de precisión y pérdidas del modelo
Se ha representado la variación de las medidas de precisión y pérdidas obtenidas durante el
entrenamiento en dos gráficos que comparan también la precisión y pérdidas evaluadas en
los conjuntos de entrenamiento y validación.
4.4 Pruebas y resultados
Para las pruebas se utiliza el modelo entrenado en el apartado anterior y el conjunto de datos
de prueba reservados que ya habíamos procesado previamente, aquí se muestra el código de
prueba y los resultados obtenidos.
Figura 74. Código de prueba fragmento 1
Primero importamos las bibliotecas necesarias y cargamos una imagen y la mostramos.

54
Figura 75. Código de prueba fragmento 2
Convertimos la imagen a numpy array, redimensionamos y normalizamos. Después hacemos
la predicción con el método predict. El resultado son dos valores entre 0 y 1 que indican la
correspondencia a cada clase, lo que se traduce en porcentajes, de manera que la predicción
final es 0.461372% HAPPY frente a un 99.5863% NEUTRAL. Podemos comprobar en la
imagen mostrada que la expresión era neutral y por tanto la predicción es acertada.
Aquí tenemos algunos otros ejemplos de predicciones en las que podemos ver que las
predicciones se ajustan bastante bien a la expresión que las personas percibiríamos.
Figura 76. Predicciones realizadas con el modelo.
En la primera imagen se predice con un 99.87% de probabilidad que la expresión es feliz,
mientras que en la segunda imagen vemos un 95.90% de probabilidad que la expresión es
neutra.
En un caso más complicado de predecir como podría ser la tercera imagen en la que no hay
una sonrisa muy clara vemos que el modelo toma predicciones bastante acertadas, es capaz
de predecir que la expresión se encuentra casi en un punto medio entre neutra y feliz dando
como resultado unas probabilidades de 43.10% feliz frente a 56.89% neutra.
En la última imagen se aprecia que hay ocasiones en las que las predicciones pueden llegar
a probabilidades muy elevadas como en este caso 99.99% de probabilidad de que la
expresión sea feliz.

55
Se ha desarrollado también un código que permite dada una imagen dibujar en ella el
recuadro que delimita el rostro con la etiqueta de la clase correspondiente.
Figura 77. Dibujar recuadro con emoción predicha DetectEmotion.py
El proceso es prácticamente el mismo, abrimos la imagen y detectamos el rostro que
recortamos, redimensionamos, pasamos a blanco y negro y normalizamos para que pueda
ser utilizado por el modelo.
Generamos la predicción, pero esta vez utilizamos np.argmax() sobre la predicción, esto nos
devolverá el valor correspondiente a la clase que tiene un mayor porcentaje, en función de
si el valor devuelto es 0 o 1 sabremos cual es la etiqueta que debe aparecer.
Sobre la imagen original dibujamos un rectángulo donde se encuentra el rostro, ubicamos
también un rectángulo más pequeño relleno sobre el que pondremos el texto que indica la
expresión predicha.

56
Estas son un par de imágenes donde se muestra el resultado de la ejecución del código
anterior.
Figura 78. Resultados DetectEmotion.py
Como podemos ver se dibuja correctamente el recuadro que encuadra el rostro mostrando
para la clase predicha la etiqueta correspondiente en un color diferente para que sea más
visual.

57
Capítulo 5. Conclusiones
Tras el desarrollo y pruebas de los dos casos prácticos de este proyecto se obtienen las
siguientes conclusiones:
- En lo referente a la trazabilidad de objetos, hemos visto que podemos utilizar diferentes
técnicas o modelos en función del uso que deseemos darle. La aplicación de seguimiento ha
resultado no ser muy precisa debido a la combinación de modelos que priman la velocidad
ante la precisión, a pesar de ello nos permite tener una buena visión general del espacio que
se está analizando. Esto podría ser útil, por ejemplo, para analizar el tráfico en carreteras,
para controlar el aforo en lugares concurridos, etc. Se concluye también que, modelos ya
existentes, podrían llegar a aplicarse en situaciones diferentes de las situaciones para las que
han sido entrenados mediante su combinación con técnicas matemáticas. Además, los
principales modelos de detección de objetos permiten ser reentrenados para conjuntos de
entrenamiento propios, lo que nos permite trabajar con clases diferentes a las aprendidas por
el modelo.
- En cuanto la detección de expresión en rostro, obtuvimos buenos resultados debido a la
robustez de la arquitectura de red y la cantidad de datos de entrenamiento proporcionados
para cada clase. La ampliación de este modelo o de la base de datos recopilada podrían usarse
para modelos de detección de mayor cantidad de expresiones, disminución del sesgo en
modelos de reconocimiento facial, etc. Se concluye además que, ante un problema complejo,
la combinación de varios modelos especializados en tareas más concretas permite realizar
de manera más metódica y precisa cada una de estas tareas, obteniendo mejores resultados
en el conjunto final.
Este proyecto tomaba como base el aprendizaje supervisado, que es solamente una parte de
las que componen la inteligencia artificial. Hemos comprobado que el aprendizaje
supervisado nos abre un gran mundo de posibilidades, siempre y cuando, dispongamos de
los datos de entrenamiento necesarios. A veces obtener grandes cantidades de datos para una
tarea muy concreta podría resultar complicado, pero en estos casos, todavía disponemos de
opciones de entrenamiento diferentes dentro de la inteligencia artificial. Esto nos lleva a que
las aplicaciones y problemas que podrían resolverse con el uso de inteligencia artificial son
innumerables y es un campo que seguirá en constante desarrollo en los años próximos.
Cada vez más, las necesidades computacionales se ven reducidas mediante el uso de
herramientas proporcionadas por grandes empresas, como Google Colab, que se ha utilizado
en este proyecto como muestra de ello. Esto permite que el desarrollo de aplicaciones que
utilizan inteligencia artificial no se limite únicamente a quien disponga de grandes equipos,
sino que cualquier persona con un ordenador y conexión a internet puede explorar y hacer
uso de esta innovadora tecnología.

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