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# Índice
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- [19 de mayo 2022](#19-de-mayo-2022)
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- [21 de abril 2022](#21-de-abril-2022)
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- [8 de abril 2022](#8-de-abril-2022)
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- [31 de marzo 2022](#31-de-marzo-2022)
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| ... | ... | @@ -21,6 +22,19 @@ |
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- [27 de mayo 2021](#27-de-mayo-2021)
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- [13 de mayo 2021](#13-de-mayo-2021)
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# 19 de mayo 2022
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Se presentaron resultados parciales de la ejecución de la Prueba 1_1, y dado que esta fue ejecutada únicamente con una variación (el sujeto a un metro de la cámara y mirando hacia ella), se decidió también ejecutar la prueba con uno o dos individuos a una distancia mayor, y de perfil. Con respecto a las distancias de las pruebas, se decidió cambiarlas de 3 y 5 metros a 1 y 2 respectivamente, considerando fotos tomadas a estas distancias.
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Se observó que se presentaron algunos inconvenientes a ka hora de armar la base de datos con las imágenes solicitadas a los sujetos de prueba. En el caso de DeepFace, no en todas las tomas se detectó una cara. En el caso de Esler, se detectaron caras donde no las había. Se debe resaltar que no se está filtrando las imágenes según la confianza, y realizar este filtro podría mejorar los resultados. Ante estos inconvenientes, se decide especificar una nueva prueba para registrar los valores de precisión y recall de cada modelo a la hora de generar los embeddings.
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**Los próximos pasos son:**
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- Especificar la prueba de detección mencionada.
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- Tomar la decisión de cómo proseguir con respecto a la detección, en base a los resultados de la prueba especificada.
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- Continuar con la ejecución de la Prueba 1_1.
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# 21 de abril 2022
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Se presentó la curva Precision-Recall graficada en base al dataset WIDER Face, y se discutió cuál sería el mejor punto de corte para la confianza en la tarea de detección. Sobre esto, se definió que utilizar el método del codo es la mejor alternativa. Se había planteado la posibilidad de sacrificar un poco la precisión para obtener mejor recall, pero como en el caso de uso de la RoboCup los rostros a detectar se encontrarán relativamente cerca de la cámara del robot, no debería haber problemas de recall, y es prioritario tener buena precisión para que el ruido no afecte la prueba. De todas formas, **esta discusión será plasmada en el informe final del proyecto**.
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