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Construcción de un conjunto de imágenes faciales con metadatos biométricos y rasgos étnicos de ecuatorianos

Abstract:

Actualmente, las técnicas de Machine Learning son cada vez más usadas en diversas áreas de la ciencia y la sociedad, su funcionamiento está basado en la recolección y análisis sistemático de datos que permiten crear modelos de pbkp_redicción. Hoy en día existen diversas fuentes para adquirir datos/imágenes, como los repositorios públicos de gobiernos, instituciones académicas, centros de investigación y datos generados por empresas, entre otros. A pesar de todas estas opciones no siempre se tienen los datos adecuados para la construcción de los modelos, más aún cuando se abordan problemas que requieren el uso de imágenes. Este artículo propone la construcción de un conjunto de imágenes faciales pertenecientes a las etnias más representativas del Ecuador: afro-ecuatorianos, mestizos, indígenas y blancos (europeo-descendientes). Además, se incluyen metadatos referentes a los rasgos faciales característicos de cada etnia obtenidos a través de la aplicación de una encuesta y las biométricas respectivas calculadas por medio de la ejecución de modelos ssd inception v2 coco y faster rcnn inception v2 coco, de la librería TensorFlow. El conjunto de imágenes resultante cuenta con 430 instancias, cada una con 24 atributos. Los resultados en la detección y adquisición de las biométricas del rostro fueron contrastados con mediciones físicas, consiguiendo errores inferiores al 10%.