Design and implementation of a face detection and face tracking system that can localize the face contour of autism children with low functioning, using a camera that calculate the angle and the distance from a initial reference point in real time using OpenCV and artificial vision techniques.

Keywords –– Face Detection, Face Tracking, Artificial Vision, Autism.

Se diseñó e implementó un sistema de Face Detection and Face Tracking capaz de localizar el contorno facial de niños autistas con bajo nivel de funcionamiento a través de una cámara, determinando el ángulo y distancia de un punto inicial de referencia en tiempo real, utilizando la librería OpenCV y técnicas de visión artificial.

Palabras claves –– Face Detection, Face Tracking, Visión Artificial, Autismo.

El trastorno de espectro autista (TEA), se destaca principalmente por un déficit en la interacción social y patrones restringidos de comportamientos e intereses. Esencialmente los pacientes autistas son más receptivos cuando las teorías de aprendizaje son implementadas vía tecnológica; un niño autista con bajo nivel de funcionalidad, cuenta con un coeficiente intelectual inferior a 70 y su capacidad para recordar alguna información contextual que está asociada a un estímulo reconocido está deteriorada [1]. Estudios previos [2] han concluido que estos pacientes presentan un alto nivel de aceptación hacia robots; autores como Robins Dautenhahn & Dubowski [3], evidencian un claro interés en estos y en dispositivos electrónicos de diversa naturaleza, utilizados como apoyo terapéutico que buscan provocar un patrón de comportamiento repetitivo y secuencial para desarrollar alguna habilidad y obtener retroalimentación del comportamiento en el infante. Por tanto, se desarrolló un modelo robótico a través de LEGO© Mindstorms NXT completamente adaptable, como apoyo terapéutico y diagnóstico, capaz de interactuar de forma autónoma con los niños.

Este prototipo inicial incluye funciones básicas predeterminadas, un módulo de reconocimiento por voz y un sistema de Face Detection and Tracking que sentó las bases de comportamientos inteligentes. Llevar a cabo el seguimiento de un rostro, supone una problemática de estimación no lineal, por lo que herramientas de resolución de sistemas de este tipo son útiles en los cálculos de las coordenadas faciales del sujeto. La implementación de Face Detection and Tracking se realizó mediante una modificación de la librería OpenCV y técnicas de visión artificial; la imagen entregada por la cámara es entrada del sistema y este a su vez suministra las coordenadas [4], además, el módulo es capaz de precisar la ubicación del rostro, obtener la distancia y ángulo a un punto de referencia inicial [5]. El sistema se integraría con el robot para que este se moviese conforme a la posición determinada.

El primer paso para llevar a cabo el Face Traking fue el Face Detection. La imagen fue capturada y segmentada del resto de objetos del entorno y una vez detectado el rostro mediante imágenes estáticas, se procedió al seguimiento facial a través imágenes sucesivas donde fueron rastreados parámetros como posición, rotación y orientación en un intervalo especifico de tiempo. Los modelos desarrollados incluyen algoritmos de predicción que toman muestras en el tiempo y obtienen una estimación de las variables de estado de un sistema dinámico.

El sistema de Face Detection and Tracking busca establecer conexión emocional entre el robot y los infantes, que puede determinarse a partir de expresiones faciales en el sujeto. Durante su implementación, atributos como iluminación inapropiada o una incorrecta orientación del rostro del paciente pudieron haber alterado la geometría prevista. Se espera que mejoras en el sistema permitan detectar emociones en los pacientes a través de la ubicación de los rasgos faciales y pueda incluir técnicas apropiadas que posibiliten Eye Detection and Tracking así como Persons Detection and Tracking.

REFERENCIAS[1] Sally Bigham, Jill Boucher, Andrew Mayes, Sophie Anns, “Assessing Recollection and Familiarity in Autistic Spectrum Disorders: Methods and

Findings”, 2010.[2] Joshua J. Diehl, Lauren M. Schmitt, Michael Villano and Charles R. Crowell, “The clinical use of robots for individuals with Autism Spectrum

Disorders: A critical review”, Esleiver Research in Autism Spectrum Disorders 6, 2012.[3] Robins, Dautenhahn, & Dubowski, “Does appearance matter in the interaction of children with autism with a humanoid robot Interaction Studies” ,

2006.[4] Hao Sut, Laurie Dickstein-Fischert, Kevin Harrington, Qiushi Fu, Weina Lu, Haibo Huang, Gregory Cole and Gregory S. Fischer, ”Cable-Driven Elastic

Parallel Humanoid Head with Tracking for Autism Spectrum Disorder Interventions”, 2010.

Face Detection and Face tracking in Autistics Children with Low FunctioningDetección y Seguimiento de rostro en niños Autistas con bajo Nivel de

Funcionamiento

Y.-Castro1, J.C.-Bejarano2, J. D. Posada3, J.A.Villanueva4

1, 3, 4 Department of Electronics and Telecomunications Engineering, Universidad Autónoma Del Caribe –Barranquilla. 2Department of Mechatronics Engineering, Universidad Autónoma Del Caribe-Barranquilla.

yurannycastro@gmail.com1, jcbj1292@gmail.com2, jdposa@gmail.com3, jairasir82@gmail.com4

[5] Hyun-Don Kim, Jong-Suk Choi, and Munsang Kim, “Human-Robot Interaction in Real Environments by Audio-Visual Integration”, International Journal of Control, Automation, and Systems, vol. 5, no. 1, February 2007.