Panorámica del rostro a partir de características SIFT Panoramic Face from SIFT features (2019)
La necesidad de tener experiencias tecnológicas cada vez más cercanas a la realidad e intuitivas con el usuario, ha permitido que las investigaciones relacionadas con el reconocimiento de rostros y reconocimiento de expresiones faciales sean cada vez más oportunas y necesarias, en la búsqueda de soluciones fiables y con costos computacionales aceptables para la capacidad de los dispositivos comerciales actuales. Este interés por dichas tecnologías es reflejado en esta investigación, en donde se busca la extracción de características faciales a partir de una imagen panorámica del rostro, método que es computacional mente menos costoso y con resultados similares a soluciones que involucran representaciones 3D del rostro. Desde otra perspectiva la tecnología planteada resulta más propicia para el mapeado de texturas sobre un personaje 3D, el cual es uno de los objetivos de este proyecto. Para la solución a la propuesta de investigación se recurre principalmente al algoritmo SIFT (Scale-invariant feature transform) y métodos relacionados con la generación de imágenes panorámicas a partir de imágenes consecutivas. Apoyados en un software dedicado a la generación de imágenes panorámicas, se realizan diversas pruebas buscando los valores de modificación óptimos, que permitan obtener la imagen de salida cercana a lo que sería una imagen panorámica del rostro con un correcta transformación.