Extracción automática de caras en imágenes captadas con móviles Android En los últimos tiempos, el incremento de la velocidad de computación y sobretodo la expansión masiva de teléfonos inteligentes, que dejan tener en la palma de la mano la potencia de un computador, han provocado integración de sistemas de visión por PC en la vida rutinaria. Este proyecto nace con la idea de ahondar un tanto más en alguna técnica de visión que se halle en gran investigación en el mundo entero y aplicarlo en un dispositivo móvil, en un caso así en una aplicación del sistema operativo Android. Una de las razones por las cuales he querido efectuar este proyecto es primeramente por el hecho de que un proyecto grande relacionado con la visión por PC me dejaba revisar de qué manera se hallaba realmente el estudio de este campo, y adentrarme más profesionalmente. La adaptación al sistema operativo Android nos deja unir 2 tecnologías con un enorme potencial comercial. Para efectuar mi proyecto precisaba saber que la información podía ser alcanzable. La obtención de información sobre el desarrollo en Android no es un inconveniente, en tanto que el sistema operativo de Google cuenta con una gran comunidad trabajando en el desarrollo de aplicaciones. En lo que se refiere a la información sobre Visión por ordenador nos basaremos en el paper del Algoritmo de Viola Jones, y el libro sobre la librería OpenCV: Learning OpenCV. A lo largo del proyecto se utilizarán diferentes metodologías, mas se procurará enfocar desde un diseño practico, donde la implementación y la interpretación de los resultados conseguidos en las pruebas señalen como ha de ser el próximo paso. No se desarrollará un diseño formal de las aplicaciones, si bien si se expliquen las tecnologías que se vean implicadas, y como van a ser utilizadas para lograr nuestro objetivo. En lo que se refiere a la valoración de los resultados, realizaremos pruebas con imágenes donde vamos a contar cuantas caras se han detectado adecuadamente, cuantos falsos positivos, o sea, cuantos objetos no deseados son detectados y cuantas caras no han sido detectadas. De este modo vamos a poder establecer una comparación entre los diferentes clasificadores y su nivel de eficiencia. Por último se van a aplicar las conclusiones logradas para poder realizar la aplicación Android con las mayores posibilidades de éxito. Para finalizar, en lo que se refiere a la memoria, hay que apuntar que emplea una estructura secuencial. O sea, las distintas fases del proyecto se van a ir explicando conforme han ido avanzando. Cada una de las fases primordiales consta de una sección de resultados, que nos dejará valorar el éxito alcanzado en esa fase y como esta influye en las próximas. Sobretodo debiésemos tomar alguna resolución que hiciese cambiar las hipótesis iniciales del proyecto. Al final se incluirán unas conclusiones finales para poder hacer cómputo de todo el proyecto y delimitar si los objetivos se han cumplido y cuáles podrían ser ciertas peculiaridades que sería interesante que nuestro software soportara mas que quedan fuera del objetivo del proyecto