Implementación de un sistema de análisis de comportamiento a través de la captura de expresiones faciales para detectar conductas sospechosas en entornos de seguridad

La creciente necesidad de garantizar la seguridad en entornos públicos ha impulsado el desarrollo de sistemas de vigilancia inteligentes. En respuesta a esta necesidad, se ha propuesto el desarrollo de un sistema innovador capaz de lanzar una alerta temprana ante la detección de sospechosos según las microexpresiones y gestos faciales que éstos presenten utilizando técnicas de visión artificial, procesamiento de imágenes y aprendizaje automático. Al combinar modelos preentrenados YOLOv8 para la detección de rostros con redes neuronales convolucionales de Keras especializadas en la clasificación de microexpresiones, nuestro sistema logra identificar en tiempo real indicadores sutiles de comportamiento sospechoso. El puntaje de precisión máximo para la validación del modelo en "all classes" es de 0.81, lo que significa que el modelo puede alcanzar una alta precision sin llegar al sobreentrenamiento. Además de las microexpresiones, hemos explorado la relación entre la psicomorfología y el comportamiento sospechoso. A través de un exhaustivo análisis de la literatura, hemos identificado patrones faciales que podrían estar asociados a ciertas tendencias conductuales. Si bien la psicomorfología es una disciplina compleja y aún en desarrollo, consideramos que su integración en nuestro sistema enriquece el proceso de detección, proporcionando una capa adicional de información. De igual forma, se han abordado desafíos como la variabilidad en la iluminación y la obstrucción parcial del rostro, lo que permite aplicar el sistema en escenarios del mundo real. Esta tecnología es capaz de potenciar la vigilancia en espacios públicos, brindando una herramienta valiosa para la prevención de incidentes y la protección de las personas.

• Autor principal: Espinosa Rodríguez, David Andrés (author)
• Altres autors: Toapanta Pichucho, Edison Javier (author)
• Format: bachelorThesis
• Publicat: 2025
• Matèries: VISIÓN ARTIFICIAL; DETECCIÓN DE ROSTROS; PSICOMORFOLOGÍA; REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES; MICROEXPRESIONES FACIALES
• Accés en línia: https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/44554