FACE-DETECT: DETECCIÓN FACIAL AUTOMÁTICA EN ESCENARIOS DESAFIANTES

Resumen

La detección facial automática es una tecnología fundamental para aplicaciones de seguridad, vigilancia inteligente, control de acceso y monitoreo de entornos. Sin embargo, factores como las oclusiones faciales, las variaciones de iluminación, los cambios de escala, las diferentes poses y las condiciones no controladas siguen representando desafíos importantes para los sistemas de visión por computador. En esta investigación se presenta Face-Detect, un enfoque basado en aprendizaje profundo para la detección automática de rostros en escenarios desafiantes. La metodología fue evaluada utilizando los conjuntos de datos Face Obstruction Detection, WIDER FACE y AI Face Dataset, incluyendo situaciones con mascarillas, gafas, múltiples rostros e imágenes sintéticas. Se realizaron experimentos con las arquitecturas YOLOv8 y YOLOv8n-face, permitiendo comparar diferentes estrategias de detección. Los resultados demostraron niveles satisfactorios de precisión, robustez y capacidad de generalización, confirmando la viabilidad del enfoque propuesto para la detección facial en escenarios desafiantes. Los análisis realizados evidencian el potencial de la solución para aplicaciones en vigilancia inteligente, seguridad pública y sistemas automatizados de monitoreo.