Deep Landmarking : reconocimiento automático de estructuras anatómicas por medio de morfometría geométrica
La adquisición de información fenotípica es un aspecto clave en diversos contextos, incluyendo análisis biométricos, estudios bioantropológicos, investigaciones biomédicas, y ciencia forense por citar algunos. Para ello se requiere la identificación automática de estructuras anatómicas de interés biométrico, como por ejemplo huellas dactilares, patrones en el iris, o rasgos faciales. Estas estructuras son utilizadas masivamente, pero poseen la desventaja de requerir intrusión para adquirir la información a ser analizada. En esta tesis presentamos un nuevo método, basado en la Morfometría Geométrica, para la detección y extacción automática de datos anatómicos característicos (features) en la forma de hitos (landmarks) en 2D o 3D. Para ello se entrenó una red neuronal con conjuntos de datos obtenidos en forma supervisada por medio de expertos antropólogos y biólogos. El sistema resultante posee la capacidad de realizar landmarking en forma automática en imágenes y video sin preparación previa, obteniéndose parámetros de calidad equivalente o superiores a los adquiridos por expertos humanos. Estos resultados abren la posibilidad de generar en forma automática y confiable vectores de atributos basados en propiedades fenotípicas. Se exploran algunas aplicaciones en diversos contextos incluyendo biometría, videojuegos, interfases naturales y otras aplicaciones.
Ciencias de la computación, Sistemas de obtención de imágenes, Procesamiento de imágenes, Morfometría geométrica, Biometría
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