ES2390883B1

ES2390883B1 - FACIAL BIOMETRY SYSTEM AND PROCEDURE WITH HIGH SECURITY ACCESS ON A DIGITAL RECORDING EQUIPMENT

Info

Publication number: ES2390883B1
Application number: ES201031063A
Authority: ES
Inventors: Francisco SANCHO GARCIA
Original assignee: S & C Sist S Automaticos S L; S&C SISTEMAS AUTOMATICOS SL
Current assignee: S & C Sist S Automaticos S L; S&C SISTEMAS AUTOMATICOS SL
Priority date: 2010-07-13
Filing date: 2010-07-13
Publication date: 2013-08-08
Anticipated expiration: 2030-07-13
Also published as: ES2390883A1

Abstract

Sistema y procedimiento de biometría facial con acceso de alta seguridad en un equipo de grabación digital, que es un sistema de video inteligente que integra diferentes posibilidades de gestionar la detección de rostros añadiendo infinidad de posibilidades a través de un formulario de configuración; recoge una serie de instantáneas del rostro eliminando el fondo que se modifica dependiendo de su histograma, brillo y contraste; es clasificada para obtener los resultados y hacer uso de estos mediante el procesamiento digital de las imágenes para detectar caras, reconocer sus estados de ánimo, el sexo de la persona y reconocer el rostro en una base de datos creada en la central receptora de alarmas mediante un algoritmo de clasificación de patrones.Facial biometrics system and procedure with high security access in a digital recording equipment, which is an intelligent video system that integrates different possibilities of managing face detection by adding infinite possibilities through a configuration form; collect a series of snapshots of the face eliminating the background that is modified depending on its histogram, brightness and contrast; It is classified to obtain the results and make use of these through the digital processing of the images to detect faces, recognize their moods, the sex of the person and recognize the face in a database created in the central alarm receiver by a pattern classification algorithm.

Description

SISTEMA Y PROCEDIMIENTO DE BIOMETRÍA FACIAL CON ACCESO DE ALTA SEGURIDAD EN UN EQUIPO DE GRABACIÓN DIGITAL FACIAL BIOMETRY SYSTEM AND PROCEDURE WITH HIGH SECURITY ACCESS ON A DIGITAL RECORDING EQUIPMENT

OBJETO DE LA INVENCIÓN: OBJECT OF THE INVENTION:

El reconocimiento biométrico consiste en un sistema y procedimiento basado en la inteligencia artificial y en el reconocimiento de patrones, que permite la identificación y/o verificación de la identidad de personas a partir de características morfológicas o de comportamiento de un individuo, a éstas características se las conocen como autentificadores. Son ejemplos de autentificadores la huella dactilar, la geometría de la mano, la cara, el iris, la voz, la escritura, y otros. Biometric recognition consists of a system and procedure based on artificial intelligence and pattern recognition, which allows the identification and / or verification of the identity of people based on morphological or behavioral characteristics of an individual, these characteristics are They know them as authenticators. Examples of authenticators are the fingerprint, the geometry of the hand, the face, the iris, the voice, the writing, and others.

Este tipo de reconocimiento se ha convertido en una herramienta muy útil en los sistemas de seguridad y en sistemas empleados por las fuerzas y cuerpos de seguridad, posibilitando la detección de delincuentes, aunque también se emplea en aplicaciones específicas como el control de acceso a espacios protegidos, a datos protegidos y otros. This type of recognition has become a very useful tool in security systems and in systems used by security forces and bodies, enabling the detection of criminals, although it is also used in specific applications such as access control to protected areas. , to protected data and others.

Este sistema tiene como cometido el análisis de las imágenes recibidas a través de cámaras analógicas o digitales con el fin de localizar rostros y reconocerlos. El sistema incorpora un aprendizaje automático para la clasificación de los rostros detectados lo cual nos proporciona un sencillo funcionamiento para gestionar la información almacenada. En la realización del aprendizaje automático el sistema va almacenando las últimas imágenes en las que aparece el rostro reconocido. Con estas imágenes se van a crear un conjunto de fotogramas en los que aparecerá este rostro en distintas posiciones, esto se logra evaluando la inclinación del rostro y el giro. De todos los fotogramas obtenidos dejamos un conjunto con distintas perspectivas de la cara reconocida. Con estos fotogramas se crea un nuevo patrón y se generará un nuevo modelo que sirve de punto de partida para realizar las comparaciones en ocasiones sucesivas. De esta forma se consigue que el sistema de reconocimiento siempre esté actualizado en lo que a los cambios físicos de las personas se refiere. This system has the task of analyzing the images received through analog or digital cameras in order to locate faces and recognize them. The system incorporates an automatic learning for the classification of the faces detected which provides us with a simple operation to manage the stored information. When performing machine learning, the system stores the last images in which the recognized face appears. With these images, a set of frames will be created in which this face will appear in different positions, this is achieved by evaluating the inclination of the face and the rotation. Of all the frames obtained we leave a set with different perspectives of the recognized face. With these frames a new pattern is created and a new model will be generated that serves as a starting point for comparisons on successive occasions. In this way it is achieved that the recognition system is always up to date with regard to the physical changes of people.

Con este sistema podemos crear múltiples aplicaciones relacionadas con el marketing, la publicidad, o similares Este análisis nos proporciona localización, costumbres, estados de ánimo de personas que son recogidas dentro del ángulo de visión de la cámara. Entre las aplicaciones que se crean cabe destacar las siguientes: With this system we can create multiple applications related to marketing, advertising, or the like This analysis provides us with location, customs, moods of people who are collected within the camera's viewing angle. Among the applications created are the following:

: Saber el número aproximado de personas que acuden a un lugar determinado. Esto se realiza utilizando el reconocimiento facial. Cuando se detecta una cara el sistema almacena el patrón obtenido a partir de la misma y le asigna un identificador, si esta cara vuelve a aparecer en la escena se reconocerá y no se añadirá ningún registro nuevo puesto que ya está dado de alta, en caso contrario, cuando la cara del individuo no haya sido reconocida se dará de alta un nuevo registro. De esta forma se sabe la afluencia a un lugar determinado. Know the approximate number of people who come to a specific place. This is done using facial recognition. When a face is detected the system stores the pattern obtained from it and assigns it an identifier, if this face reappears on the scene it will be recognized and no new record will be added since it is already registered, in case Otherwise, when the individual's face has not been recognized, a new registration will be registered. In this way the influx to a specific place is known.

: Realizar una diferenciación por sexo. El sistema a la vez que va detectando los rostros dentro de una imagen es capaz de saber si éste pertenece a un hombre o a una mujer. Con esta herramienta se conoce el número de personas por sexo que acuden a un lugar determinado y, Make a differentiation by sex. The system at the same time that it detects the faces within an image is able to know if it belongs to a man or a woman. With this tool you know the number of people by sex who go to a specific place and,

: Conocer el estado de ánimo y emocional de la persona. A la vez que el sistema hace una diferenciación por sexos, detecta el grado de felicidad, enfado, tristeza o sorpresa que refleja el Know the mood and emotional of the person. While the system makes a differentiation by sex, it detects the degree of happiness, anger, sadness or surprise that reflects the

rostro de la persona. Con esto se consigue realizar estadísticas en las que aparezcan estos valores. face of the person With this it is possible to realize statistics in which these values appear.

Una vez realizado el análisis, se almacena la información computada por el algoritmo de clasificación, eliminando la imagen obtenida. Esto nos permite ahorrar tiempo durante el proceso puesto que tenemos la información necesaria ya preparada. Once the analysis is performed, the information computed by the classification algorithm is stored, eliminating the image obtained. This allows us to save time during the process since we have the necessary information already prepared.

Este sistema se encuentra integrado en un equipo de grabación de imágenes digitales añadiendo un valor funcional al equipo que permite facilitar la búsqueda de eventos. Ante cualquier incidencia definida se produce un aviso inmediatamente que es mostrado y almacenado para su supervisión. This system is integrated in a digital image recording equipment adding a functional value to the equipment that makes it easier to search for events. In case of any defined incident, a warning is produced immediately, which is shown and stored for supervision.

El sistema en cuestión, con el que se realiza el reconocimiento facial y se hace el estudio de la imagen para obtener los valores del estado emocional de la persona, se integra en un equipo de grabación digital desarrollado específicamente. Así se consigue tener en un mismo dispositivo dos aplicaciones distintas, por un lado la grabación de las imágenes en formato digital y por otro hacer un estudio de las imágenes obtenidas en tiempo real para el reconocimiento facial y obtener el estado emocional de la persona. El modo de grabación mencionado está basado en PC para cargar la aplicación, realizar el reconocimiento y el estudio del estado emocional. The system in question, with which the facial recognition is performed and the study of the image is done to obtain the values of the emotional state of the person, is integrated into a digitally developed recording equipment. Thus, it is possible to have two different applications on the same device, on the one hand the recording of the images in digital format and on the other hand, making a study of the images obtained in real time for facial recognition and obtaining the emotional state of the person. The recording mode mentioned is based on PC to load the application, perform recognition and study of emotional state.

Utilizando la integración de las dos aplicaciones antes mencionadas (la que permite obtener la imágenes y almacenarlas en el disco duro, y la que nos permite reconocer y evaluar el estado emocional de un rostro), se realiza continuamente un estudio de lo que acontece y que está siendo recogido por las cámaras. De esta forma se programan escenas ante las cuales queremos que se alerte. Esto se consigue definiendo patrones como pueden ser el que se reconozca a alguna persona en concreto, o que se detecte un rostro cuyo nivel de enfado esté por encima de un umbral, o que se detecte a una persona cuyo rostro no se puede evaluar, en estos casos el equipo emite una señal de alarma que es recogida en un punto remoto. Esta señal de alarma consiste en un mensaje que se envía a través de la red de datos utilizando el protocolo TCP/IP y aparejado a este mensaje se envía la imagen que ha hecho saltar la alarma para que sea objeto de estudio por parte de los operadores encargados de gestionar las mismas. Using the integration of the two applications mentioned above (the one that allows to obtain the images and store them in the hard disk, and the one that allows us to recognize and evaluate the emotional state of a face), a study of what happens and that It is being picked up by cameras. In this way scenes are scheduled to which we want to be alert. This is achieved by defining patterns such as one that recognizes a specific person, or that a face whose level of anger is above a threshold is detected, or that a person whose face cannot be assessed is detected, in In these cases, the device emits an alarm signal that is collected at a remote point. This alarm signal consists of a message that is sent through the data network using the TCP / IP protocol and paired to this message is sent the image that has triggered the alarm to be studied by the operators responsible for managing them.

Al integrar la tecnología biométrica y, en concreto, la detección facial dentro del equipo de grabación (como hemos visto anteriormente las dos aplicaciones se pueden poner en funcionamiento a la vez) se realizan las siguientes funciones sin efectuar modificaciones: apertura automática de puertas, envío de señales, control de acceso permitiendo el paso a personas ya autorizadas, seguimiento de personas con cámaras DOMO PTZ, (Pan, Tilt, Zoom- Movimiento horizontal-Movimiento vertical- acercamiento) estudios estadísticos de afluencia de personas según edad, sexo, estados de ánimo y otros. By integrating the biometric technology and, specifically, the facial detection within the recording equipment (as we have seen previously, the two applications can be put into operation at the same time) the following functions are performed without modifications: automatic door opening, shipping of signals, access control allowing the passage of authorized persons, monitoring of people with PTZ DOMO cameras, (Pan, Tilt, Zoom- Horizontal movement-Vertical movement- approach) statistical studies of the influx of people according to age, sex, states of encouragement and others.

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN. BACKGROUND OF THE INVENTION

En el estado de la técnica más próximo al estado de la técnica del objeto de la patente podemos citar las patentes: In the state of the art closest to the state of the art of the object of the patent we can cite the patents:

DE 10224916 (A1) 04/06/2002 de BALTUS RENÉ (DE) por: “MULTIMODE BIOMETRIC IDENTIFICATION SYSTEM FOR RECOGNITION OF PERSON BASED ON TWO OR MORE BIOMETRIC PROPERTIES, SPECIALLY FOR IDENTIFICATION BASED ON COMBINED RECOGNITION OF WALKING BEHAVIOR AND FACIAL CHARACTERISTIC” que resumidamente comprende un racional sistema de identificación biométrico con varios modos de funcionamiento libre de la distorsión en la cual una combinación del dato biométrico de dos métodos de identificación utilizados. La invención relaciona particularmente el reconocimiento del comportamiento de la forma de caminar de una persona y de la cara de la persona. DE 10224916 (A1) 06/04/2002 of BALTUS RENÉ (DE) by: “MULTIMODE BIOMETRIC IDENTIFICATION SYSTEM FOR RECOGNITION OF PERSON BASED ON TWO OR MORE BIOMETRIC PROPERTIES, SPECIALLY FOR IDENTIFICATION BASED ON COMBINED RECOGNITION OF WALKING BEHAVITERIS FACIAL CHARACTER AND FACIAL” In summary, it comprises a rational biometric identification system with several modes of distortion-free operation in which a combination of the biometric data of two identification methods used. The invention particularly relates to the recognition of the behavior of a person's way of walking and the person's face.

Comentario: el sistema claramente relaciona dos solos parámetros de comparación, la forma de andar y la cara del individuo. Comment: the system clearly relates two single comparison parameters, the way of walking and the face of the individual.

US 2007/0252001 A1 25/04/2007 de Kail et al. por “ACCESS CONTROL SYSTEM WITH RFID AND BIOMETRIC FACIAL RECOGNITION”, que comprende una sistema de identificación biométrico que usa una etiqueta de frecuencia ultraelevada de la identificación de radiofrecuencia (RFDI) que almacena un primer conjunto de la información biométrica especificada en una tarjeta de identidad que apoya una imagen facial del vehículo en la tarjeta. Un sistema de identificación comprendiendo una antena usando señales de radiofrecuencia y un lector es utilizado leyendo el primer conjunto de la información biométrica especificada en la etiqueta cuando la tarjeta identificadora esta dentro del detector en el intervalo del sistema de identificación. Las capturas de las cámaras numeran las características faciales del vehículo de la tarjeta cuando las aproximaciones del vehículo de la tarjeta al área designada y transmiten estos datos digitales a un ordenador que compara el primer conjunto de la información obtenida biométrica especificada por el lector de la tarjeta de identidad y el segundo conjunto de la información biométrica almacenada para determinar si los dos conjuntos del dato biométrico de la información coinciden. US 2007/0252001 A1 04/25/2007 by Kail et al. by "ACCESS CONTROL SYSTEM WITH RFID AND BIOMETRIC FACIAL RECOGNITION", which comprises a biometric identification system that uses a radio frequency identification (RFDI) ultra-high frequency tag that stores a first set of the biometric information specified on an identity card It supports a facial image of the vehicle on the card. An identification system comprising an antenna using radiofrequency signals and a reader is used by reading the first set of biometric information specified on the label when the identification card is within the detector in the identification system interval. The camera captures number the facial features of the card vehicle when the card vehicle approaches the designated area and transmits this digital data to a computer that compares the first set of biometric information specified by the card reader of identity and the second set of the biometric information stored to determine if the two sets of the biometric data of the information coincide.

Comentario: Resumidamente la condición que le otorga la traducción a la tarjeta de identificación no es otra que la etiqueta de datos biométrico que contiene el sistema y la identificación facial a la que se refiere no es otra que las características del vehículo de lo que s desprende de que se trata de un sistema más de los empleados para reconocer un vehículo por los datos externos de este. Comment: In summary, the condition granted by the translation to the identification card is none other than the biometric data label that contains the system and the facial identification to which it refers is none other than the characteristics of the vehicle from which it appears that it is a system for employees to recognize a vehicle by its external data.

DESCRIPCIÓN DEL INVENTO DESCRIPTION OF THE INVENTION

1. Descripción funcional 1. Functional description

Con la invención se consigue un producto novedoso integrando la tecnología biométrica en un equipo de grabación digital. With the invention a novel product is achieved by integrating biometric technology into a digital recording equipment.

El sistema de grabación digital es un sistema de vídeo inteligente que integra diferentes posibilidades de gestionar la detección de rostros añadiendo una infinidad de posibilidades al sistema a través de un formulario de configuración. Este formulario consiste en una ventana en la que se permite al usuario seleccionar la operación que se quiere realizar con la fuente de video seleccionada, destacamos las siguientes operaciones: The digital recording system is an intelligent video system that integrates different possibilities of managing face detection by adding an infinite number of possibilities to the system through a configuration form. This form consists of a window in which the user is allowed to select the operation to be performed with the selected video source, we highlight the following operations:

: Realizar un control de accesos. Para realizar esta aplicación se pone en funcionamiento el reconocimiento facial. Perform an access control. To perform this application, facial recognition is put into operation.

: Realizar un estudio del número de personas que acuden a un lugar determinado y anotar si se trata de un hombre o una mujer y además anotar el estado emocional del individuo. Carry out a study of the number of people who come to a specific place and write down if it is a man or a woman and also write down the emotional state of the individual.

Realizar la apertura automática de una puerta en el caso que se detecte el rostro. Perform the automatic opening of a door in case the face is detected.

Para la realización del proceso, una vez localizado el rostro, recogemos una serie de instantáneas del rostro eliminando el fondo que modificaremos dependiendo de su histograma, brillo y contraste. Posteriormente, es clasificada para obtener los resultados y hacer uso de estos. To carry out the process, once the face is located, we collect a series of snapshots of the face eliminating the background that we will modify depending on its histogram, brightness and contrast. Subsequently, it is classified to obtain the results and make use of these.

Mediante el procesamiento digital de las imágenes el sistema detecta caras, reconoce sus estados de ánimo (sonrisa, sorpresa, tristeza,…), el sexo de la persona y reconoce el rostro en una base de datos creada en la central receptora de alarmas mediante un algoritmo de clasificación de patrones. Through the digital processing of the images, the system detects faces, recognizes their moods (smile, surprise, sadness, ...), the sex of the person and recognizes the face in a database created in the central alarm receiver through a pattern classification algorithm.

Esta información es almacenada junto con la fecha y hora producidas además de un fichero binario obtenido a partir de la imagen donde almacenamos los rasgos característicos del rostro para así no almacenar la imagen completa. Estos rasgos almacenados podrán ser utilizados posteriormente para nuevos análisis, reconocer los rostros o realizar una actualización del modelo utilizado. This information is stored together with the date and time produced in addition to a binary file obtained from the image where we store the characteristic features of the face so as not to store the entire image. These stored features may be used later for further analysis, to recognize faces or to update the model used.

Toda esta información es enviada a ordenadores centrales donde mostrar los resultados o realizar las operaciones en el mismo equipo. All this information is sent to central computers where to show the results or perform operations on the same equipment.

Para llevar a cabo la puesta en marcha de esta aplicación se deben completar las siguientes fases: fase de entrenamiento, fase de almacenamiento del modelo y fase de test. To carry out the implementation of this application, the following phases must be completed: training phase, model storage phase and test phase.

Durante la fase de entrenamiento se recogen una serie de muestras de diferentes personas y se genera un modelo. Además, a medida que el sistema detecte nuevos rostros desconocidos realizará un proceso de transformación para incorporarlos de forma ajena al usuario. Se realiza un reentrenamiento de todos los rostros definidos para actualizar el modelo generado con el fin de detectar cambios en los rostros o regenerar el modelo actual. During the training phase a series of samples from different people are collected and a model is generated. In addition, as the system detects new unknown faces, it will carry out a transformation process to incorporate them outside the user. Retraining of all defined faces is performed to update the generated model in order to detect changes in the faces or regenerate the current model.

2. Descripción técnica 2. Technical description

El sistema de biometría facial con acceso de alta seguridad en un equipo de grabación digital se apoya en un procedimiento que consta de los siguientes etapas: The facial biometrics system with high security access in a digital recording equipment is based on a procedure consisting of the following stages:

--: Adquisición de las imágenes Acquisition of images

--: Análisis facial de las imágenes Facial analysis of the images

--: Clasificación de los resultados Classification of the results

--: Presentación de los resultados Presentation of the results

El sistema precisa disponer de: The system needs to have:

--: Un ordenador personal con entrada analógica o entrada de red A personal computer with analog input or network input

--: Software de localización y análisis de rostros Face tracking and analysis software

--: Un ordenador central o servidor A central computer or server

--: Diferentes ordenadores o equipos locales Different computers or local computers

Por tanto, el procedimiento para el reconocimiento biométrico se podría resumir a su vez en tres partes principales como: Therefore, the procedure for biometric recognition could be summarized in three main parts as:

--: Una primera parte en la que se realiza un entrenamiento en el que se extraen las características significativas de la señal de entrada. A first part in which a training is carried out in which the significant characteristics of the input signal are extracted.

--: Una segunda parte de almacenamiento de dichas características obtenidas del entrenamiento en un modelo. A second storage part of these characteristics obtained from training in a model.

--: Una tercera parte de test en la que se realiza el reconocimiento. A third part of the test in which the recognition is carried out.

Para hacer una evaluación de las prestaciones de un sistema To make an evaluation of the benefits of a system

biométrico, se deben analizar y valorar los siguientes parámetros biometric, the following parameters must be analyzed and evaluated

estándares. standards.

Falsos positivos (FAR): porcentaje de personas no autorizadas aceptadas por el sistema. False positives (FAR): percentage of unauthorized persons accepted by the system.

Falsos negativos (FRR): porcentaje de personas autorizadas no aceptadas por el sistema. False negatives (FRR): percentage of authorized persons not accepted by the system.

Ratio de éxito (SR): es el indicador de la resolución del sistema y se expresa como: SR=1-(FAR+FRR) Success ratio (SR): is the indicator of the system resolution and is expressed as: SR = 1- (FAR + FRR)

Ratio de error (ERR): los indicadores FAR y FRR son parámetros inversamente proporcionales, variarán en función de las condiciones prefijadas por el programa de identificación biométrica. Si el algoritmo se va a utilizar en un sistema de seguridad se ha de intentar que el FAR sea el más pequeño posible, aunque esto no signifique el incremento del FRR. Se debe fijar un umbral que permita igualar estos dos factores, momento en el que se considera óptimo el funcionamiento del sistema. Este umbral se denomina ratio de error (Equal Error Rate) y es el que determina el poder de identificación del sistema. Error ratio (ERR): The FAR and FRR indicators are inversely proportional parameters, they will vary depending on the conditions set by the biometric identification program. If the algorithm is to be used in a security system, try to make the FAR as small as possible, even if this does not mean an increase in FRR. A threshold must be set to match these two factors, at which time the operation of the system is considered optimal. This threshold is called the error rate (Equal Error Rate) and is what determines the identification power of the system.

Para la realización del reconocimiento se utiliza como base el algoritmo llamado máquinas de vectores de soporte (SVM). Se conoce también como hiperplano óptimo de decisión ya que la solución proporcionada es aquella en la que se clasifican correctamente todas las muestras disponibles, colocando el hiperplano de separación lo más lejos posible de todas ellas. Las muestras más próximas al hiperplano óptimo de separación son conocidas como muestras críticas o vectores soporte. The algorithm called support vector machines (SVM) is used as the basis for recognition. It is also known as the optimal decision hyperplane since the solution provided is one in which all available samples are correctly classified, placing the separation hyperplane as far as possible from all of them. The samples closest to the optimal hyperplane separation are known as critical samples or support vectors.

No obstante, los mejores resultados se obtienen usando una SVM no lineal. Para obtener funciones de clasificación no lineales, la SVM busca el hiperplano óptimo de decisión en un espacio en el que previamente se han transformado los datos (espacio de características) y este hiperplano se convierte en una función de decisión no lineal en el espacio original. La ventaja de esta transformación es que sólo se debe conocer su núcleo reproductor o kernel de la transformación, lo cual simplifica en gran medida la obtención de funciones de decisión no lineales. However, the best results are obtained using a nonlinear SVM. To obtain non-linear classification functions, the SVM searches for the optimal hyperplane of decision in a space in which the data (characteristics space) have been previously transformed and this hyperplane becomes a non-linear decision function in the original space. The advantage of this transformation is that you only need to know your reproductive nucleus or kernel of the transformation, which greatly simplifies obtaining nonlinear decision functions.

El objetivo del entrenamiento es encontrar el mejor valor de los hiperparámetros que definen la SVM para un tipo de kernel específico. Durante este proceso, se obtienen unos errores de entrenamiento y de validación. El menor error de validación marca el valor de estos hiperparámetros. The objective of the training is to find the best value of the hyperparameters that define the SVM for a specific type of kernel. During this process, training and validation errors are obtained. The smallest validation error marks the value of these hyperparameters.

Una idea más amplia de las características del invento la realizaremos a continuación, al hacer referencia a las láminas de los dibujos que en esta memoria se acompaña, de manera un tanto esquemática y tan solo por vía de ejemplo, representando los detalles preferidos y vitales del invento. A broader idea of the features of the invention will be carried out below, when referring to the sheets of the drawings that are attached here, somewhat schematically and only by way of example, representing the preferred and vital details of the invention.

EN LOS DIBUJOS : IN THE DRAWINGS:

Se muestran los esquemas del diagrama de flujos. Flowchart diagrams are shown.

La figura 1 es una vista desarrollada del esquema del diagrama de flujos correspondiente al procedimiento. Figure 1 is an exploded view of the flow chart scheme corresponding to the procedure.

La figura 2 es una vista desarrollada del esquema de diagrama de flujos correspondiente a la fase de entrenamiento. Figure 2 is an exploded view of the flow chart scheme corresponding to the training phase.

La figura 3 es una vista desarrollada del esquema físico del sistema. Figure 3 is a developed view of the physical scheme of the system.

PREFERENTE REALIZACIÓN: PREFERRED REALIZATION:

La preferente realización del invento se expresa a través de los esquemas mostrados en las figuras anteriores en las que: The preferred embodiment of the invention is expressed through the schemes shown in the previous figures in which:

El procedimiento (Fig.1) para el reconocimiento biométrico comienza con la adquisición de imágenes. Una vez adquirida la imagen The procedure (Fig. 1) for biometric recognition begins with image acquisition. Once the image is acquired

(1) (one): se realiza un análisis facial para su detección (2) y codificación (3) de los rostros detectados. En este momento comienza la parte de clasificación de los resultados, en la que se realiza un reconocimiento o comprobación (4) para reconocer los rostros en el modelo creado (8). En caso correcto (4.1) se procede a realizar la acción definida (6) como, por ejemplo, apertura de puerta, permiso de entrada, registro en base de datos y/o reentrenamiento y en caso incorrecto (4.2) se procede a mostrar la acción no reconocida (5), que es lo que se puede denominar como presentación de resultados. A facial analysis is performed for its detection (2) and coding (3) of the faces detected. At this moment the part of classification of the results begins, in which a recognition or verification (4) is carried out to recognize the faces in the created model (8). In the correct case (4.1), the defined action (6) is carried out, such as, for example, opening the door, entry permit, registration in the database and / or retraining, and in the wrong case (4.2) the procedure is shown unrecognized action (5), which is what can be termed as presentation of results.

En el reentrenamiento se toma la imagen codificada ya comprobada (7) y es añadida al modelo actual (8). Por tanto se hace una regeneración (9) del modelo (8) para actualizar a su vez el reconocimiento In the retraining the coded image is already checked (7) and added to the current model (8). Therefore a regeneration (9) of the model (8) is made to update the recognition in turn

: o comprobación (4). or check (4).

(2)(2): y codificada (3), es comparada y comprobada (4) con el modelo (8) and coded (3), is compared and checked (4) with the model (8)

En la fase de entrenamiento (Fig.2) la imagen (1), que es analizada con el fin de evaluar la acción a realizar. Si no existe se genera una nueva entrada (10). En caso correcto se modifica y actualiza la información (11) de la entrada del modelo (8). Tras esto se procede a una regeneración (9) del modelo (8) In the training phase (Fig. 2) the image (1), which is analyzed in order to evaluate the action to be performed. If it does not exist, a new entry (10) is generated. In the correct case, the information (11) of the model input (8) is modified and updated. After this we proceed to a regeneration (9) of the model (8)

Para el funcionamiento del sistema (Fig 3), es necesario realizar la conexión de las cámaras (18.1), (19) y (20), para capturar las imágenes (1), a un ordenador (17) mediante una tarjeta capturadora (18) si es una cámara analógica (18.1) o una conexión directa si la cámara es USB o IP For system operation (Fig 3), it is necessary to connect the cameras (18.1), (19) and (20), to capture the images (1), to a computer (17) using a capture card (18 ) if it is an analog camera (18.1) or a direct connection if the camera is USB or IP

10 (19) y (20) respectivamente. 10 (19) and (20) respectively.

La base de datos y el modelo (8) puede encontrarse en el mismo The database and the model (8) can be found in it

equipo o centralizado en un servidor (21) desde donde se realizarán las equipment or centralized on a server (21) from where the

tareas de reconocimiento dejando para los equipos locales (22) el proceso recognition tasks leaving the process for the local teams (22)

15 de detección y codificación. 15 detection and coding.

Una vez descrita convenientemente la naturaleza del invento se Once the nature of the invention has been conveniently described,

hace constar a los efectos oportunos, que el mismo no queda limitado a notes for the appropriate purposes, that it is not limited to

los detalles exactos de esta exposición, sino que por contrario, en él se the exact details of this exhibition, but on the contrary, it

20 introducirán las modificaciones que se consideren oportunas, siempre que no se alteren las características esenciales del mismo, que se reivindican a continuación. 20 shall introduce the modifications deemed appropriate, provided that the essential characteristics thereof are not altered, which are claimed below.

Claims

REIVINDICACIONES

1.- Procedimiento de biometría facial con acceso de alta seguridad en un equipo de grabación digital, que tiene como cometido el análisis de las imágenes recibidas a través de cámaras analógicas o digitales a fin de localizar rostros y reconocerlos que se CARACTERIZA porque el reconocimiento biométrico consta de las siguientes etapas: 1.- Facial biometrics procedure with high security access in a digital recording device, which has the task of analyzing the images received through analog or digital cameras in order to locate faces and recognize them that is CHARACTERIZED because biometric recognition It consists of the following stages:

a) una primera etapa de adquisición de imágenes (1) del rostro, por medio de un sistema de video inteligente que integra la posibilidad de gestionar la detección de rostros a través de formularios de configuración; a) a first stage of acquiring images (1) of the face, by means of an intelligent video system that integrates the possibility of managing face detection through configuration forms;

b) etapa de análisis facial, en la que esa instantánea (1) se le puede eliminar el fondo a la vez que se puede modificar el histograma, brillo y contraste; b) stage of facial analysis, in which this snapshot (1) can eliminate the background while modifying the histogram, brightness and contrast;

c) etapa de clasificación de resultados mediante un procesamiento digital, de detección (2) y codificación (3), de las imágenes (1) con el fin de detectar caras, reconocer sus estados de ánimo, el sexo de la persona y reconocer el rostro mediante un reconocimiento o comprobación (4) en una base de datos o modelo (8) creado mediante un algoritmo de clasificación de patrones; c) stage of classification of results through digital processing, detection (2) and coding (3), of the images (1) in order to detect faces, recognize their moods, the sex of the person and recognize the face through recognition or verification (4) in a database or model (8) created by a pattern classification algorithm;

d) etapa de presentación de resultados en la que si la comprobación es correcta se procede a la realización o permiso (6) y en el caso de que la comprobación sea incorrecta muestra la acción no reconocida (5); d) stage of presentation of results in which if the verification is correct, the procedure or permit (6) is carried out and if the verification is incorrect, it shows the unrecognized action (5);

e) finalizando con que la base de datos o modelo (8) puede regenerarse (9) por medio de las fases de entrenamiento y la de reentrenamiento. e) ending with the fact that the database or model (8) can be regenerated (9) through the training and retraining phases.

2.- Procedimiento de biometría facial con acceso de alta seguridad en un equipo de grabación digital de acuerdo con la reivindicación 1, en la que la fase de entrenamiento se CARACTERIZA porque inicialmente se recogen una serie de muestras, imágenes (1) con su detección (2) y codificación (3), de diferentes personas generándose un modelo (8) y a medida que el sistema detecta nuevos rostros desconocidos (10) realiza un proceso de transformación para incorporarlos de forma ajena al usuario regenerándose (9) el modelo (8). 2. Facial biometrics procedure with high security access in a digital recording equipment according to claim 1, wherein the training phase is CHARACTERIZED because initially a series of samples, images (1) are collected with their detection (2) and coding (3), of different people generating a model (8) and as the system detects new unknown faces (10) it performs a transformation process to incorporate them outside the user by regenerating (9) the model (8) ).

3.- Procedimiento de biometría facial con acceso de alta seguridad en un equipo de grabación digital de acuerdo con la reivindicación 1, en la que en la fase de rentrenamiento se CARACTERIZA porque se toma la imagen codificada ya comprobada (7) de los rostros definidos y es añadida para actualizar o regenerar (9) el modelo generado con el fin de detectar cambios en los rostros y regenerar el modelo actual (8).3. Facial biometrics procedure with high security access in a digital recording equipment according to claim 1, in which in the phase of re-training it is CHARACTERIZED because the already verified coded image (7) of the defined faces is taken and it is added to update or regenerate (9) the generated model in order to detect changes in faces and regenerate the current model (8).

4.- Procedimiento de biometría facial con acceso de alta seguridad en un equipo de grabación digital de acuerdo con la reivindicación 1 porque el reconocimiento biométrico se CARACTERIZA porque analiza y valora los siguientes parámetros estándares: 4. Facial biometrics procedure with high security access in a digital recording equipment according to claim 1 because the biometric recognition is CHARACTERIZED because it analyzes and values the following standard parameters:

Falsos positivos (FAR): False positives (FAR):

Falsos negativos (FRR): False negatives (FRR):

Ratio de éxito (SR): Success Rate (SR):

Ratio de error (ERR): Error Ratio (ERR):

5.- Procedimiento de biometría facial con acceso de alta seguridad en un equipo de grabación digital de acuerdo con la reivindicación 1 y anterior, en la que la realización del reconocimiento biométrico se CARACTERIZA porque se utiliza como base el algoritmo (SVM), máquinas de vectores de soporte o hiperplano óptimo de decisión, siendo las muestras más próximas al hiperplano óptimo de separación, las muestras críticas o vectores soporte y siendo una SMV, no lineal, la de mejores resultados. 5. Facial biometrics procedure with high security access in a digital recording equipment according to claim 1 and above, in which the realization of the biometric recognition is CHARACTERIZED because the algorithm (SVM), machines used as a basis is used support vectors or optimal decision hyperplane, with the samples closest to the optimal separation plane, the critical samples or support vectors and being a non-linear SMV, with the best results.

6.- Procedimiento de biometría facial con acceso de alta seguridad en un equipo de grabación digital de acuerdo con la reivindicación anterior que se CARACTERIZA porque se emplea un tipo de “kernel” especifico para encontrar el mejor valor de los hiperparámetros que definen el SVM. 6.- Facial biometrics procedure with high security access in a digital recording equipment according to the previous claim that is CHARACTERIZED because a specific type of kernel is used to find the best value of the hyperparameters that define the SVM.

7.- Sistema de grabación digital de biometría facial que se 7.- Digital facial biometrics recording system that

CARACTERIZA porque las imágenes (1) son capturadas por medio de CHARACTERIZE because the images (1) are captured by means of

cámaras (18.1), (19) y (20), conectadas a un ordenador (17) mediante cameras (18.1), (19) and (20), connected to a computer (17) by

10 una tarjeta capturadora (18) si es una cámara analógica (18.1) o una conexión directa si la cámara es USB o IP (19) y (20) respectivamente, enviándose esta información a un servidor u ordenador central (21) donde esta información es almacenada en una base de datos (8), creada mediante un algoritmo de clasificación de patrones, junto con la fecha y 10 a capture card (18) if it is an analog camera (18.1) or a direct connection if the camera is USB or IP (19) and (20) respectively, sending this information to a server or central computer (21) where this information it is stored in a database (8), created by a pattern classification algorithm, together with the date and

15 hora producidas además de un fichero binario obtenido a partir de la imagen (1) donde se almacenan los rasgos característicos del rostro que son utilizados posteriormente para nuevos análisis, reconocer los rostros 15 hours produced in addition to a binary file obtained from the image (1) where the characteristic features of the face that are subsequently used for new analyzes are stored, recognize faces

o realizar una actualización del modelo utilizado; pudiendo ser enviada or perform an update of the model used; can be sent

esta información a ordenadores locales (22) donde mostrar los resultados 20 (5 y 6) o realizar las operaciones en el mismo equipo central (21). this information to local computers (22) where to show results 20 (5 and 6) or perform operations on the same central equipment (21).

OFICINA ESPAÑOLA DE PATENTES Y MARCAS SPANISH OFFICE OF THE PATENTS AND BRAND

N.º solicitud: 201031063 Application no .: 201031063

ESPAÑA SPAIN

Fecha de presentación de la solicitud: 13.07.2010 Date of submission of the application: 13.07.2010

Fecha de prioridad: Priority Date:

INFORME SOBRE EL ESTADO DE LA TECNICA REPORT ON THE STATE OF THE TECHNIQUE

51 Int. Cl. : G06K9/00 (2006.01) 51 Int. Cl.: G06K9 / 00 (2006.01)

DOCUMENTOS RELEVANTES RELEVANT DOCUMENTS

Categoría Category: 56 Documentos citados Reivindicaciones afectadas 56 Documents cited Claims Affected

Y Y: US 2009074259 A1 ( BALTATU MADALINA ET AL.) 19/03/2009, párrafos [0002 -0005]; párrafos [0029 -0113]; 1-7 US 2009074259 A1 (BALTATU MADALINA ET AL.) 03/19/2009, paragraphs [0002-0005]; paragraphs [0029-0113]; 1-7

Y Y: SEIICHI OZAWA, SOON LEE TOH, SHIGEO ABE, SHAONING PANG, NIKOLA KASABOV, Incremental learning of feature space and classifier for face recognition, Neural Networks, Volume 18, Issues 5–6, July–August 2005, Pages 575-584, ISSN 0893-6080, doi: 10.1016/j.neunet.2005.06.016. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608005001176 1-7 SEIICHI OZAWA, SOON LEE TOH, SHIGEO ABE, SHAONING PANG, NIKOLA KASABOV, Incremental learning of feature space and classifier for face recognition, Neural Networks, Volume 18, Issues 5–6, July – August 2005, Pages 575-584, ISSN 0893 -6080, doi: 10.1016 / j.neunet. 2005.06.016. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608005001176 1-7

A TO: US 2005013479 A1 (XIAO RONG ET AL.) 20/01/2005, figura 2, párrafos [0056 -0058]; párrafos [0096-0167]; 1-7 US 2005013479 A1 (XIAO RONG ET AL.) 01/20/2005, figure 2, paragraphs [0056-0058]; paragraphs [0096-0167]; 1-7

Categoría de los documentos citados X: de particular relevancia Y: de particular relevancia combinado con otro/s de la misma categoría A: refleja el estado de la técnica O: referido a divulgación no escrita P: publicado entre la fecha de prioridad y la de presentación de la solicitud E: documento anterior, pero publicado después de la fecha de presentación de la solicitud Category of the documents cited X: of particular relevance Y: of particular relevance combined with other / s of the same category A: reflects the state of the art O: refers to unwritten disclosure P: published between the priority date and the date of priority submission of the application E: previous document, but published after the date of submission of the application

El presente informe ha sido realizado • para todas las reivindicaciones • para las reivindicaciones nº: This report has been prepared • for all claims • for claims no:

Fecha de realización del informe 31.10.2012 Date of realization of the report 31.10.2012: Examinador M. L. Alvarez Moreno Página 1/5 Examiner M. L. Alvarez Moreno Page 1/5

INFORME DEL ESTADO DE LA TÉCNICA REPORT OF THE STATE OF THE TECHNIQUE

Nº de solicitud: 201031063 Application number: 201031063

Documentación mínima buscada (sistema de clasificación seguido de los símbolos de clasificación) G06K Bases de datos electrónicas consultadas durante la búsqueda (nombre de la base de datos y, si es posible, términos de Minimum documentation sought (classification system followed by classification symbols) G06K Electronic databases consulted during the search (name of the database and, if possible, terms of

búsqueda utilizados) INVENES, EPODOC, WPI, Inspec search used) INVENES, EPODOC, WPI, Inspec

Informe del Estado de la Técnica Página 2/5 State of the Art Report Page 2/5

OPINIÓN ESCRITA WRITTEN OPINION

Nº de solicitud: 201031063 Application number: 201031063

Fecha de Realización de la Opinión Escrita: 31.10.2012 Date of Completion of Written Opinion: 31.10.2012

Declaración Statement

Novedad (Art. 6.1 LP 11/1986) Novelty (Art. 6.1 LP 11/1986): Reivindicaciones Reivindicaciones 1-7 SI NO Claims Claims 1-7 IF NOT

Actividad inventiva (Art. 8.1 LP11/1986) Inventive activity (Art. 8.1 LP11 / 1986): Reivindicaciones Reivindicaciones 1-7 SI NO Claims Claims 1-7 IF NOT

Se considera que la solicitud cumple con el requisito de aplicación industrial. Este requisito fue evaluado durante la fase de examen formal y técnico de la solicitud (Artículo 31.2 Ley 11/1986). The application is considered to comply with the industrial application requirement. This requirement was evaluated during the formal and technical examination phase of the application (Article 31.2 Law 11/1986).

Base de la Opinión.- Opinion Base.-

La presente opinión se ha realizado sobre la base de la solicitud de patente tal y como se publica. This opinion has been made on the basis of the patent application as published.

Informe del Estado de la Técnica Página 3/5 State of the Art Report Page 3/5

OPINIÓN ESCRITA WRITTEN OPINION

Nº de solicitud: 201031063 Application number: 201031063

1. Documentos considerados.-1. Documents considered.-

A continuación se relacionan los documentos pertenecientes al estado de la técnica tomados en consideración para la realización de esta opinión. The documents belonging to the state of the art taken into consideration for the realization of this opinion are listed below.

Documento Document: Número Publicación o Identificación Fecha Publicación Publication or Identification Number publication date

D01 D01: US 2009074259 A1 ( BALTATU MADALINA et al.) 19.03.2009 US 2009 074259 A1 (BALTATU MADALINA et al.) 03/19/2009

D02 D02: SEIICHI OZAWA, SOON LEE TOH, SHIGEO ABE, SHAONING PANG, NIKOLA KASABOV, Incremental learning of feature space and classifier for face recognition, Neural Networks, Volume 18, Issues 5–6, July–August 2005, Pages 575-584, ISSN 0893-6080, doi: 10.1016/j.neunet.2005.06.016. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608005001176 SEIICHI OZAWA, SOON LEE TOH, SHIGEO ABE, SHAONING PANG, NIKOLA KASABOV, Incremental learning of feature space and classifier for face recognition, Neural Networks, Volume 18, Issues 5–6, July – August 2005, Pages 575-584, ISSN 0893 -6080, doi: 10.1016 / j.neunet. 2005.06.016. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608005001176

D03 D03: US 2005013479 A1 (XIAO RONG et al.) 20.01.2005 US 2005013479 A1 (XIAO RONG et al.) 01/20/2005

2. Declaración motivada según los artículos 29.6 y 29.7 del Reglamento de ejecución de la Ley 11/1986, de 20 de marzo, de Patentes sobre la novedad y la actividad inventiva; citas y explicaciones en apoyo de esta declaración 2. Statement motivated according to articles 29.6 and 29.7 of the Regulations for the execution of Law 11/1986, of March 20, on Patents on novelty and inventive activity; quotes and explanations in support of this statement

El documento D01 muestra un procedimiento de identificación/reconocimiento biométrico. En el apartado de antecedentes [párrafos 0002-0005] ya indica que la identificación biométrica se realiza por medio de sistemas automáticos que capturan la muestra biométrica, extraen los datos apropiados de la misma, los comparan con los modelos de referencia y deciden si se ha conseguido la identificación o no. Concretamente el reconocimiento de rostros es particularmente útil para aplicaciones de seguridad, siendo el algoritmo de clasificación de patrones SVM especialmente utilizado por sus características. El procedimiento descrito en el documento D01 consta de fases de entrenamiento [párrafos 0053-0102] y de identificación [párrafos 0103 -0112]. De forma general las etapas consisten en la adquisición de imágenes [párrafos 0054; 0061; 0105], análisis de las mismas [párrafos 0055-0059; 0062-0091; 0106-0109] y entrenamiento [párrafos 0093-0102] y/o clasificación de resultados [párrafo 0111-0112]. Durante las fases de análisis de las imágenes tomadas puede eliminarse el fondo [párrafo 0068] o normalizar la imagen mediante la modificación del histograma [párrafo 0075]. La etapa de extracción de características [párrafos 0059; 0076-0091] detecta y codifica las imágenes en función del método elegido para generar los parámetros que permitirán la comparación. Posteriormente se realiza el entrenamiento [párrafos 0092-0093] o clasificación [párrafos 0111-0113] que permiten la generación del modelo y el cotejo de los datos recibidos con dicho modelo. El algoritmo utilizado es el SVM [párrafos 0029-0051; 0094-0102] utilizándose el kernel apropiado. El documento D02 muestra un procedimiento de biometría facial que permite el aprendizaje dinámico del sistema para solucionar el problema existente anteriormente con muchos sistemas de reconocimientos de rostros basados en muestras estáticas. El proceso completo de reconocimiento consta de [figura 2, apartado III. Face Recognition System] cuatro etapas: detección, reconocimiento, verificación y aprendizaje incremental. Debido a que las imágenes del rostro pueden variar a lo largo del tiempo o por otras condiciones especiales el sistema incorpora el aprendizaje incremental pudiendo aplicarse tanto en el clasificador como en la extracción de características. Si el resultado de la verificación es correcto el sistema permanece sin cambios, si es incorrecto las características de la imagen se incorporan al modelo [apartado D. Incremental Learning]. El documento D03 muestra un sistema y método de detección de rostros que adquiere la imagen [figura 2; párrafos 00560058] mediante la cámara correspondiente y el procesamiento se realiza en un sistema informático general. Las etapas de detección consisten en la recepción de la imagen [párrafo 0096], procesamiento de la misma [párrafos 0096; 0167] (p. ej., eliminación de fondos, ecualización del histograma) Document D01 shows a biometric identification / recognition procedure. In the background section [paragraphs 0002-0005] it already indicates that the biometric identification is carried out by means of automatic systems that capture the biometric sample, extract the appropriate data from it, compare them with the reference models and decide if it has been got the identification or not. Specifically, face recognition is particularly useful for security applications, the SVM pattern classification algorithm being especially used for its characteristics. The procedure described in document D01 consists of training phases [paragraphs 0053-0102] and identification [paragraphs 0103 -0112]. In general, the stages consist of the acquisition of images [paragraphs 0054; 0061; 0105], analysis thereof [paragraphs 0055-0059; 0062-0091; 0106-0109] and training [paragraphs 0093-0102] and / or classification of results [paragraph 0111-0112]. During the analysis phases of the images taken, the background [paragraph 0068] can be removed or the image normalized by modifying the histogram [paragraph 0075]. The feature extraction stage [paragraphs 0059; 0076-0091] detects and encodes images based on the method chosen to generate the parameters that will allow comparison. Subsequently, training [paragraphs 0092-0093] or classification [paragraphs 0111-0113] is carried out that allow the generation of the model and the comparison of the data received with said model. The algorithm used is the SVM [paragraphs 0029-0051; 0094-0102] using the appropriate kernel. Document D02 shows a facial biometrics procedure that allows dynamic learning of the system to solve the previously existing problem with many face recognition systems based on static samples. The complete recognition process consists of [figure 2, section III. Face Recognition System] four stages: detection, recognition, verification and incremental learning. Because the images of the face may vary over time or for other special conditions, the system incorporates incremental learning and can be applied both in the classifier and in the extraction of features. If the result of the verification is correct the system remains unchanged, if it is incorrect the image features are incorporated into the model [section D. Incremental Learning]. Document D03 shows a face detection system and method that acquires the image [Figure 2; paragraphs 00560058] by means of the corresponding camera and the processing is carried out in a general computer system. The detection stages consist of the reception of the image [paragraph 0096], processing thereof [paragraphs 0096; 0167] (eg, elimination of funds, equalization of the histogram)

Reivindicación independiente 1 Independent claim 1

El documento D01 muestra expresamente las etapas a [párrafo 0061], b [párrafos 0068, 0075], c [párrafos 0059; 0076-0091], y d [párrafos 0111-0113] de la reivindicación 1; no mostrando expresamente la etapa de regeneración del modelo. Partiendo de este documento, el problema técnico a resolver sería cómo obtener la actualización dinámica del modelo. El documento D02 soluciona este problema mediante la incorporación de una etapa de aprendizaje incremental [figura 2, apartado III. Face Recognition System] al finalizar el reconocimiento y verificación de las imágenes. A la vista de los documentos D01 y D03 la reivindicación 1 carece de actividad inventiva según el artículo 8 de la Ley de Patentes. Document D01 expressly shows the steps a [paragraph 0061], b [paragraphs 0068, 0075], c [paragraphs 0059; 0076-0091], and d [paragraphs 0111-0113] of claim 1; not expressly showing the regeneration stage of the model. Starting from this document, the technical problem to solve would be how to obtain the dynamic update of the model. Document D02 solves this problem by incorporating an incremental learning stage [Figure 2, section III. Face Recognition System] at the end of recognition and verification of images. In view of documents D01 and D03, claim 1 lacks inventive activity according to article 8 of the Patent Law.

Reivindicaciones dependientes 2 y 3 Dependent claims 2 and 3

El documento D03 ya muestra la etapa de incorporar nuevas muestras al modelo de forma dinámica para reentrenarlo. A la vista de los documentos D01 y D02 las reivindicaciones 2 y 3 carecen de actividad inventiva según el artículo 8 de la Ley de Patentes. Document D03 already shows the stage of incorporating new samples into the model dynamically to retrain it. In view of documents D01 and D02, claims 2 and 3 lack inventive activity according to article 8 of the Patent Law.

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OPINIÓN ESCRITA WRITTEN OPINION

Nº de solicitud: 201031063 Application number: 201031063

Reivindicación dependiente 4 Dependent Claim 4

La reivindicación 4 se encuentra definida en función de la finalidad deseada (analizar y valorar resultados). No define etapas técnicas propias de la invención que permitan la obtención de dicha finalidad. A la vista de los documentos D01 y D02 la reivindicación 1 carece de actividad inventiva según el artículo 8 de la Ley de Patentes. Claim 4 is defined according to the desired purpose (analyze and assess results). It does not define technical steps of the invention that allow obtaining said purpose. In view of documents D01 and D02, claim 1 lacks inventive activity according to article 8 of the Patent Law.

Reivindicaciones dependientes 5 y 6 Dependent claims 5 and 6

El documento D01 ya muestra que el algoritmo utilizado es el SVM [párrafos 0029-0051; 0094-0102] utilizándose el kernel apropiado. Las reivindicaciones 5 y 6 no definen características específicas de la invención diferentes de las propias del algoritmo SVM. Las reivindicaciones 5 y 6 carecen de actividad inventiva según el artículo 8 de la Ley de Patentes. Document D01 already shows that the algorithm used is the SVM [paragraphs 0029-0051; 0094-0102] using the appropriate kernel. Claims 5 and 6 do not define specific features of the invention different from those of the SVM algorithm. Claims 5 and 6 lack inventive activity according to article 8 of the Patent Law.

Reivindicación independiente 7 Independent claim 7

La reivindicación 7 define el sistema en función de elementos generales propios de todo sistema informático: utilización de cámaras conectadas a ordenador, servidor remoto (recibe/almacena/procesa información), red de datos. El documento D01 ya muestra [párrafo 0061] la utilización de cualquier tipo de cámara apropiada para la captura de la imagen e indica [párrafo 0118] que el diseño modular del sistema permite la utilización de arquitecturas distribuidas (cliente/servidor) para realizar el procesamiento. Ya se ha indicado anteriormente que el algoritmo utilizado es el SVM [párrafos 0029-0051; 0094-0102] que clasifica mediante la generación de patrones (vectores soporte) que se almacenan de forma apropiada en un modelo. El documento D03, se cita como A para mostrar [figura 2; párrafos 0056-0058] que cualquier sistema de adquisición de imagen implementado en ordenador puede constar de los elementos propios de todo sistema informático (cámara, ordenadores, interfaces apropiados, red de comunicaciones) sin necesidad de detallarlos explícitamente. La indicación de que se almacenan los rasgos característicos de la imagen que se está analizando ya viene descrita en el documento D02 [Apartado Claim 7 defines the system based on general elements of any computer system: use of cameras connected to a computer, remote server (receives / stores / processes information), data network. Document D01 already shows [paragraph 0061] the use of any type of camera appropriate for image capture and indicates [paragraph 0118] that the modular design of the system allows the use of distributed architectures (client / server) to perform the processing . It has already been indicated previously that the algorithm used is the SVM [paragraphs 0029-0051; 0094-0102] which classifies by generating patterns (support vectors) that are properly stored in a model. Document D03 is cited as A to show [figure 2; paragraphs 0056-0058] that any image acquisition system implemented in a computer can consist of the elements of any computer system (camera, computers, appropriate interfaces, communications network) without explicitly detailing them. The indication that the characteristic features of the image being analyzed are stored is already described in document D02 [Section

III.D. Incremental Learning]. A la vista de los documentos D01 y D02 la reivindicación 7 carece de actividad inventiva según el artículo 8 de la Ley de Patentes. III.D. Incremental Learning]. In view of documents D01 and D02, claim 7 lacks inventive activity according to article 8 of the Patent Law.

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