USO DE AI PARA LA DETECCIÓN DE LOGOS Y EL RECONOCIMIENTO FACIAL EN AMBIENTES DE DTV

Resumen

En los últimos años, la inclusión de la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático, el Aprendizaje Profundo, la minería de Datos y la Ciencia de Datos han experimentado un incremento de su uso en todo tipo de sectores gracias a su adaptación a diferentes problemas o escenarios aparejado a la necesidad del procesamiento de grandes volúmenes de información. En el caso particular de la radiodifusión de TV, la ITU-R BT.2447-0 refiere que tras la inclusión de enfoques algorítmicos destacan como áreas de beneficios tecnológicos, la creación, post-producción y la distribución de programa de radiodifusión. La presente investigación, tomando como punto de partida la necesidad de obtención de metadatos a partir de archivos multimedia previamente almacenados por los productores de contenido, tiene como objetivo el uso de la extracción de características a partir de varios algoritmos de entrenamiento para resolver algunos de los problemas de la visión por computador (clasificación, localización y detección de objetos). Con tal fin, se han creado dos escenarios de estudio uno enfocado a la detección de logos (logos difundidos en las cadenas nacionales y logos de spots publicitarios nacionales) y el otro para la detección de rostros o reconocimiento facial (artistas cubanos de las artes). Se obtendrá en ambos casos para la validación de los resultados la matriz de confusión y se compararán algunos parámetros como coste computacional, métricas de evaluación, tiempo empleado, utilización de CPU o GPU, u otros para ambos escenarios.