Aprendizaje e identificación de personas en ambientes dinámicos para robots de servicio

Los robots y las inteligencias artificiales causan tanto interés porque tienen la atención no solo de un público académico o científico sino también del publico general. El concepto de robots o autómatas ya se había visto desde la antigüedad como en la mitología con ejemplo de Talos el gigante de bronce que protegía Creta, o Golem también de la mitología judía el cual se le metía un papel con una instrucción ala boca y hacia lo que decía el papel lo cual es como programar.

El termino de robot se utilizo por primera vez en Rossum Universal Robots, una obra de ciencia ficción en donde se encuentra estas palabras que en checo “robota” significa servidumbre o trabajo forzado.

Los robots en la actualidad se pueden distinguir en varios tipos: manipuladores, de servicio, rescate, trabajo, pelea, baile, demostración, sociales, etc.

Pero la conferencia se enfoco en los robots de servicio, estos tienen la finalidad y habilidades de: asistir a los humanos en tareas cotidianas, es necesario la interacción hombre maquina en la mayoría de sus tareas, también se necesita incorporar el reconocimiento de personas por visión artificial, navegación, moverse en el ambiente, entablar conversaciones y la capacidad de comunicarse junto con la capacidad de reconocer muebles u objetos de su ambiente.

El reconocimiento de personas en el que se enfocó el Doctor se divide en 6 puntos:

Detección-es el algoritmo que detecta si lo que esta viendo es humano o no

Localización-Descubre su ubicación en el espacio 3D con coordenadas con ubicación de puntos de juntura de su cuerpo-esqueleto

Aprendizaje-Poder memorizar las características de una persona

Rastreo-Analizar a la persona a través del tiempo en la escena (robots móviles)

Descripcion-Automatico genera narración en lenguaje natural

Las estrategias usadas utilizan sensores para identificar partes del cuerpo con técnicas para resolver o identificar subproblemas. Por ejemplo: utilizan cámaras rgb (sensores), para ver el rostro (partes del cuerpo) usando el algoritmo de viola jones (técnicas) para resolver el subproblema (detección).

Otros ejemplos más vistos ya construidos pueden ser el Amazon rekognition y el kineckt de las consolas de videojuegos.

Luego están los rasgos biométricos, estas se usan para el reconocimiento de personas, los rasgos biométricos sirven para identificar a las personas y tenemos de ejemplo al ADN, la voz, la huella dactilar, la retina, etc.

Para seleccionar cual usar se tienen que ver los siguientes factores:

Universalidad-Todos lo tienen

Distintividad-Que tanto se diferencia de los otros

Permanencia-Se mantiene con el tiempo

Colectabilidad-De fácil obtención

Rendimiento-El rendimiento en el algoritmo

Aceptabilidad-Que tan sencillo es usarlos

Elusión-Que tan fácil es eludir la seguridad de estos

Dentro de los rasgos biométricos existen los rasgos biométricos suaves estos se pueden utilizar para resolver problemas y como dicen son de baja distintividad o permanencia como la ropa, lentes, etc. Estos rasgos se pueden decir con lenguaje humano.

También se debe tener en cuenta los elementos contextuales, lo temporal, espacial, social, lógico o el almacenamiento

Así como cada caso va a ser diferente los problemas o retos serán diferentes cada vez en una vida cotidiana o en el ámbito académico o de competencia en casos especiales, también las personas tendrán posturas, orientaciones distancias y estarán en movimiento lo cual dificulta el trabajo al robot y el sensor, el ambiente como la oclusión la iluminación o la presencia de múltiples personas, en la interacción el costo computacional o el costo de aprender a la persona y en los sensores están las limitaciones como el ruido. Y esto hace que los robots de servicio sean muy

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