Implementación de un sistema de reconocimiento visual para mejorar la interacción en el robot social UdaBot

Abstract

En el ámbito de la robótica social, la interacción con el usuario constituye un área en constante evolución. Los sistemas de reconocimiento facial permiten mejorar dicha interacción; sin embargo, su implementación en sistemas embebidos representa un desafío computacional significativo, lo que hace necesario el uso de hardware especializado. El sistema desarrollado emplea el modelo SSD_MobileNet, dedicado para el sensor IMX500, para la detección y clasificación de objetos, filtrando la clase persona. Posteriormente, se utilizan modelos de MediaPipe para la detección y corrección de la alineación facial, en conjunto con ArcFace para la comparación de identidades. El sistema alcanza una exactitud del 72% y una precisión del 94% en tiempo real, con un consumo reducido de recursos. Estos resultados demuestran la viabilidad de implementar soluciones de inteligencia artificial en plataformas embebidas orientadas a la robótica social.