“Reconocimiento de patrones faciales con redes neuronales” Tesis Que para obtener el título de Ingeniero en Software
Presenta
José de Jesús l!are" Ramíre"
#ua$mas% Sonora&
'ebrero ()*+
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ii DEDICATORIA A mi familia por todos los valores que me ha inculcado a lo largo de mi vida y por siempre esperar grandes cosas de mí.
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iii AGRADECIMIENTOS A mi madre Zulma Selene Ramírez Verdugo Por ser una mujer ejemplar que siempre ha dado lo mejor de sí misma para poder sacar adelante a mis hermanos y a mí en el aspecto personal como en el personal. A mi padre !eonardo Ramírez Verdugo Por ser el sustento moral que necesite cuando estuvo vivo y que ahora me apoya desde el sitio donde se encuentra.
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iv INDICE "edicatoria################################.ii Agradecimientos#########################...####iii $ndice##########..########################iv Tesis......................................................................................................................... 1 Que para obtener el título de......................................................................................1 Ingeniero en Software.................................................................................................1
l. INTRODUCCIÓN.................................................................................................... 5 1.2 Planteamiento del Problema..........................................................................7 1.3 Justi!a!i"n................................................................................................ 7 1.# Ob$eti%o......................................................................................................... & ll. '(RCO T)ORICO................................................................................................. * 2.1 Inteli+en!ia (rti!ial.................................................................................... 1, %.&.& "efiniciones..............................................................................................1, %.&.% 'istoria.....................................................................................................11 %.&.( Paradigmas de la inteligencia artificial ...........................................................11 2.2 -a neurona !omo unidad biol"+i!a..............................................................13 %.%.& !a funci)n de la neurona .............................................................................13 %.%.% *orfología de la neurona .............................................................................13
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l. INTRODUCCIÓN 'oy en día la automatizaci)n de procesos es una realidad a la cual el mundo de las +ecnologías de la informaci)n se enfrentan haciendo mano de todos los recursos que esta misma genera e,isten diferentes tipos utilizadas para esto pero e,iste una en específico que apoya el estudio en el manejo de r-pido de datos las cuales son las redes neuronales tales son una rama de la inteligencia artificial que uscan un patr)n de conducta a un conjunto de datos de entrada. /s realmente interesante como es el comportamiento de esta tecnología sore todo cuando estos datos de entrada son n0meros otenidos del rostro de una persona. /ste tipo de tecnología en específico se tiene que manejar con mucha delicadeza por los resultados que arroja1 Por otro lado es importante recalcar que los datos que se van a utilizar son de personas por lo cual se dee tomar precauciones para evitar prolemas legales al momento de mostrar su informaci)n.
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1.1 Antecedentes
!a inteligencia artificial 23A4 es aquella ciencia que se enfoca en entender comprender y simular el comportamiento humano todo esto emulando5 "ecisiones y pensamientos1 A su vez el -rea m-s importante de la 3A es el autoaprendizaje lo cual la hace diferente de otras ciencias. !a mayor parte de sus conocimientos son asados en el entendimiento completo de la mente humana. !a 3A aarca un gran n0mero de sucampos entre las cuales por citar algunas podemos destacar5 Sistemas e,pertos algoritmos gen6ticos algoritmos de 0squedas y tomas de decisiones y por 0ltimo desde mi punto de vista el -rea m-s interesante las cuales son las redes neuronales. +omando en cuenta estas 0ltimas podemos situarnos en un gran acontecimiento del cual partir el cual fue la creaci)n de la unidad de c-lculo creada por *c7ulloch8Pitts la cual es denominada como 9:eurona de *c7ulloch8Pitts; esta misma intenta asemejar su funcionamiento al de una neurona cereral !as neuronas constan con un conjunto de entradas y una sola salida cada entrada est- afectada por un peso. /,iste otro t6rmino el cual se tiene que definir el cual es 9Activaci)n; el cual se define como 9/l resultado de la suma del producto de cada entrada multiplicada por su respectivo peso. 2*c7ulloch8Pitts4; 7omo antes se mencion) e,isten diversos tipos de modelos de redes neuronales artificiales uno de ellos el perceptr)n el cual es definido como 9red monocapa con varias neuronas de entrada conectadas a la neurona de salida 2Stuar <.Russell4; Por otro lado e,iste un modelo m-s completo que es una ampliaci)n de este 0ltimo el cual es conocido como Perceptr)n *ulticapa est- constituido por ( partes las cuales son5 7apa de /ntrada 7apa de salida y capas =cultas1 /ste modelo es el m-s utilizado para resolver prolemas como el reconocimiento de patrones en im-genes. !a automatizaci)n de procesos en un mundo -gil es altamente necesaria por lo cual un reconocimiento facial facilitaría de una manera r-pida la comproaci)n y
0squeda de datos de un sujeto en un almac6n digital pudi6ndose utilizar toda esta para distintos fines. !a utilizaci)n de redes neuronales para resolver este tipo de prolemas es altamente eneficiosa puesto que los datos de entrada son tomadas del rostro de una personas tomando cada pi,el de la imagen y otener sus cominaci)n R>? 2Red8 >reen8?lue por sus siglas en ingl6s4 por lo cual es calificada dentro de datos cualitativos los cuales funcionaran como entrada para producir una salida la cual sería los datos de la persona.
1.2 Planteamiento del Problema /l reconocimiento de caras es altamente necesario para asegurar que una persona no est- suplantando a otra e intentar hacer un mal uso de datos que se le pueden proporcionar por lo cual un sistema en el cual los usuarios est6n registrado por medio de
un usuario y una contrase@a ya no es fiale. !os prolemas con los
sistemas de informaci)n en autenticaci)n se asan en el roo de contrase@as por sujetos no deseados y el mal uso de la informaci)n. 7)mo otener toda la informaci)n registrada en un sistema de una persona en ase al reconocimiento de sus patrones facialesB
&.( Juti!i"a"i#n Cn sistema de reconocimiento facial podría ayudar en la autenticaci)n de personas en ase a informaci)n que ellos portan en todo momento refiri6ndose en este caso a los patrones de su cara que inconscientemente siempre est-n e,puestos m-s nunca pueden ser copiados por alguien m-s por lo cual nos genera un grado de seguridad altamente confiale puesto que los datos de 9/ntrada; no pueden ser falsificados. !o que pudiese suceder en caso de que no se lleve a cao una investigaci)n de este tipo es que se seguir-n presentando prolemas de roo de datos e informaci)n tanto de personas físicas como morales1 Por otra parte se estaría agilizando procesos de 7
acceso a sistemas donde el tr-fico de red es alto y lo que se necesita es desahogar la cantidad de usuarios que est-n accediendo para dar lugar a nuevas peticiones que deen de ser atendidas en el acceso. Se presentan dificultades realmente considerales a la realizaci)n de este proyecto al momento de traajar con un sistema de inteligencia artificial hay que entender que el sistema dee tener alto grado de conocimientos para que pueda generar un resultado altamente confiale 2enti6ndase por resultado confiale una coincidencia de 0squeda que arroje un resultado mayor a DEF de certeza para que la persona a quien se le dar- acceso realmente es el propietario de los datos4. !os eneficios los podemos resumir en dos grandes partes las cuales son la optimizaci)n de seguridad y la facilidad de uso e implementaci)n del sistema.
1.$ Ob%etivo 7rear una red neuronal para reconocer los patrones faciales de una persona y así mismo otener todos su informaci)n de un sistema
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ll. MARCO TEORICO
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2.1 Inteli&en"ia Arti!i"ial !a inteligencia artificial no cuenta con una definici)n en específico que pueda encapsular las -reas que aarca1 Actualmente e,isten diferentes enfoques1 Pero e,iste cuatro en específico que se deen de mencionar los cuales son5 • • • •
Sistemas que piensan como humanos Sistemas que piensan racionalmente Sistemas que act0an como humanos Sistemas que act0an racionalmente
2.1.1 De!ini"ione 7ada uno de los cuatro cuenta con variadas definiciones cada una diferente de la anterior por los conceptos que manejan los autores. Sistemas que piensan como humanos 9/l nuevo y e,citante esfuerzo de hacer que los computadores piensen# maquinas con mentes en el m-s amplio sentido literal; 2'augeland &DGE4. Sistemas que piensan racionalmente 9/l estudio de las facultades mentales mediante el uso de modelos computacionales; 27harniaH y *c"ermott &DGE4. Sistemas que act0an como humanos 9/l arte de desarrollar maquinas con capacidad para realizar funciones que cuando son realizadas por personas requieren inteligencia; 2IurzJeil &DDK4. Sistemas que act0an racionalmente 9!a inteligencia computacional es el estudio del dise@o de agentes inteligentes; 2Poole et Al &DDG4 Para fines pr-cticos nos situaremos sore la definici)n de 7harniaH y *c"ermott la cual nos dar- un espectro amplio respecto a lo que se estar- realizando a lo largo de esta investigaci)n puesto que se estar- simulando una funci)n mental.
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2.1.2 'itoria !a inteligencia artificial 23A4 nace a mediados de la d6cada de los &DLK 2no e,iste fecha específica4 pero no fue hasta que en &DEK el gran matem-tico rit-nico Alan +uring 2&D&%8&DEL4 formaliz) los conceptos de algoritmia y computaci)n con la creaci)n de 9!a m-quina de +uring; la cual consistía en lo siguiente5 ...una ilimitada capacidad de memoria obtenida en la forma de una cinta infinita marcada con cuadrados, en cada uno de los cuales podría imprimirse un símbolo. En cualquier momento hay un símbolo en la máquina; llamado el símbolo leído. La máquina puede alterar el símbolo leído y su comportamiento está en parte determinado por ese símbolo, pero los símbolos en otros lugares de la cinta no afectan el comportamiento de la máquina. Sin embargo, la cinta se puede mover hacia adelante y hacia atrás a través de la máquina, siendo esto una de las operaciones elementales de la máquina. or lo tanto cualquier símbolo en la cinta puede tener finalmente una oportunidad. +uring 2&DLG p.M&4
"espu6s de esta 9formalizaci)n; realizada se pudo dar paso a lo que hoy llamamos inform-tica hay que tomar en cuenta que los conceptos de algoritmia y de l)gica son retomados a estudios de los griegos en conjunto con los -raes1 *-s a0n no se conocía hasta donde sería el alcance de estos estudios. Por otra parte e,iste un acontecimiento importante que sucedi) en el a@o de &DL( en el cual Narren *c7ulloch y Pitts presentan el modelo de la neurona artificial el cual se puede considerar el primer traajo formalizado de la inteligencia artificial pero en aquel entonces el estudio no era acu@ado a esta rama de la inform-tica puesto que a0n no se formalizaa el -rea donde posteriormente recaería este estudio tan importante. Actualmente e,isten muchos programas de inteligencia artificial todos estos enfocados a cumplir la pruea de +uring la cual consiste en no poder distinguir entre un ser humano y un programa de computadora en una conversaci)n a ciegas.
2.1.( Paradi&ma de la inteli&en"ia arti!i"ial /,isten diferentes paradigmas de la 3A cuenta con diferentes paradigmas seg0n la "octora Amillaray 7urilem Saldias en su Proyecto de 3A ella define cinco t)picos principales los cuales son5 3A Sim)lica 3A 7one,ionista 3A /volutiva 3A 'irida y 3A "istriuida.
2.1.(.1 Inteli&en"ia arti!i"ial Simb#li"a Oue la primera apro,imaci)n utilizada para poder integrar conocimientos a computadoras est-n aso en los preceptos de l)gica cl-sica de Arist)teles los cuales son 2+omado de *orin &DD&Q45 11
A4 Algo no puede ser y no ser. /ste es el llamado 9principio de identidad;5 AA. = sea5 si A es A no puede no ser al mismo tiempo y dentro de la misma relaci)n1
?4 /s imposile que un atriuto pertenezca y no pertenezca al mismo sujeto. /ste es el llamado 9principio de no8contradicci)n;5 si A es ,T U A no es no8,T donde , y no8, son atriutos contrarios1 ejemplo5 algo no puede ser lanco y no8lanco al mismo tiempo y dentro de la misma relaci)n1
74 "os proposiciones contradictorias no pueden ser verdaderas amas. /ste es el llamado 9principio del tercero e,cluido;5 dados los enunciados A es ,T y A es diferente de ,T s)lo uno de los dos puede ser verdadero al mismo tiempo y dentro de la misma relaci)n /stos conceptos de l)gica han sido astante e,itosos en este tipo de 3A podemos encontrar a los Sistemas /,pertos
2.1.2.2 Inteli&en"ia arti!i"ial Cone)ionita Se inspira en la estructura neuronal del cerero con la capacidad de reconocer patrones clasificar y aprender. A partir de la intercone,i)n de unidades llamas neuronas de aquí de donde deriva las Redes :euronales Artificiales.
2.1.2.( Inteli&en"ia arti!i"ial Evolutiva :aci) cuando se estaa incorporando el mecanismo de selecci)n natural de 7harles "arJin conducen una 0squeda estoc-stica de la soluci)n de un prolema. /sta 3A es utilizada cuando el amiente es desconocido
2.1.2.$ Inteli&en"ia arti!i"ial 'ibrida /ste tipo de 3A es la que se presenta cuando dos paradigmas o m-s se funcionan para resolver un prolema una ejemplificaci)n de esto5
*i&ura 1+ ,ii#n de la tre a-ro)ima"ione de la IA 12
2.1.2. Inteli&en"ia arti!i"ial Ditribuida /ste tipo de inteligencia artificial se asa en la modularidad pues su funcionamiento depende un conjunto de partes que traajan en modo colaorativo.
2.2 /a neurona "omo unidad biol#&i"a !as neuronas son un tipo de c6lula del sistema nervioso cuya principal funci)n es la e,citailidad el6ctrica de su memrana plasm-tica
2.2.1 /a !un"i#n de la neurona !as neuronas tienen la capacidad de comunicarse con precisi)n rapidez y a la larga distancia con otras c6lulas ya sean nerviosas musculares o glandulares a trav6s de se@ales el6ctricas llamadas 93mpulsos nerviosos; /stos impulsos nerviosos viajan por toda la neurona comenzando por las dendritas hasta llegar a los otones terminales que se pueden conectar con otra neurona firas musculares o gl-ndulas. !a cone,i)n entre una neurona y otra se denomina sinapsis. !as neuronas conforman e interconectan los tres componentes del sistema nervioso5 sensitivo motor e integrador o mi,to
2.2.2 Mor!olo&0a de la neurona
*i&ura 2+ Etru"tura de una neurona 13
N"leo+ es del gran tama@o y de forma esf6rica y ovoide. 7ontiene A": y toda la informaci)n celular esta no se reproduce
Dendrita+ prolongaciones del soma que se ramifican aumentando la capacidad de contacto con otras c6lulas nerviosas
A)#n o "uer-o "elular+ nace del soma conduce el estímulo desde el soma hacia otra c6lula nerviosa muscular o glandular. +ransporta organelos proteínas y vesículas sin-pticas entre otros.
Soma+ aquí se uica el n0cleo el aparato de >olgi los lisosomas las mitocondrias y los cuerpos de :issl.
Cuer-o de Nil+ contiene los riosomas.
Mielina+ sustancia lipídica.
,aina de mielina+ lipoproteico que act0a como aislante la mayoría de las neuronas del S:7 en los verterados estas mielinizadas.
Nodo de Ranvier+ constricciones peri)dicas de la vaina de mielina.
otone in3-ti"o+ regiones terminales de la arorizaci)n. "esde aquí se lieran los neurotransmisores que enviaran la informaci)n para estimular a la c6lula contigua.
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Arbori4a"i#n terminal o neurita+ ramificaciones del a,)n aumentan la direccionalidad de la transmisi)n de la informaci)n. Cn conjunto de neuritas constituye en telodendr)n que contendr- neurotransmisores
Mito"ondria+ contiene la energía requerida por la neurona
Neurolema+ est- a cargo de la regeneraci)n del a,)n por si es que ocurre alg0n accidente.
I/IOGRA*5A Stuart <.Russel y Peter :orving. 2%KKK4. 3nteligencia Artificial un enfoque moderno primera y segunda edici)n. 3nglaterra5 P/ARS=:. 7urilem Saldias *illary Proyecto5 3nteligencia Artificial pags %K8%%1 *orin /dgar. &DD&Q. /l m6todo. !as ideas. *adrid5 7-tedra &DD% *yriam 7ayre
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Paniagua R.1 :istal *.1 Sesma P.1 Xlvarez8Cría *.1 Oraile ?.1 Anad)n R. y
raJ8'ill 3nteramericana de /spa@a S.A.C
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