Reconocimiento facial global en 2D y 3D
Técnicas eficientes para reconocimiento facial con validación cruzada en Matlab
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La investigación que se presenta se desarrolla en el marco de los Sistemas de Reconocimiento facial automático de imágenes. Que consisten en procesar las imágenes de caras de personas utilizando métodos estadísticos y matemáticos de extracción de características y de clasificación de imágenes, para conocer si un individuo se encuentra en una determinada clase, y finalmente hallar su identidad. El tratamiento automático de una cara es complicado, debido a que se presenta varios factores que le afectan, como la posición de la cara, la expresión, la edad, la raza, el tipo de ilumina...
La investigación que se presenta se desarrolla en el marco de los Sistemas de Reconocimiento facial automático de imágenes. Que consisten en procesar las imágenes de caras de personas utilizando métodos estadísticos y matemáticos de extracción de características y de clasificación de imágenes, para conocer si un individuo se encuentra en una determinada clase, y finalmente hallar su identidad. El tratamiento automático de una cara es complicado, debido a que se presenta varios factores que le afectan, como la posición de la cara, la expresión, la edad, la raza, el tipo de iluminación, el ruido, y objetos como lentes, sombrero, barba entre otros. El procesamiento se realiza de forma global, en donde se procesa toda la cara. Se sabe que procesar las imágenes de manera global es más rápido, práctico y fiable que las basadas en rasgos. Además, se conoce que procesar imágenes en tres dimensiones es más real y consistente que en dos dimensiones. El principal objetivo de la tesis que se propuso fue desarrollar una técnica eficiente de reconocimiento facial con rasgos globales, y con imágenes en tres dimensiones.
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