Reconocimiento facial invariante de la iluminación
Fusión de patrones binarios y ternarios locales
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En este libro se ha llevado a cabo un estudio en profundidad del estado del arte de las técnicas de reconocimiento facial invariantes de la iluminación y se propone un método basado en la fusión de dos técnicas diferentes de extracción de características para superar las condiciones adversas de iluminación. El sistema propuesto utiliza la normalización de la iluminación basada en el gradiente para eliminar la superioridad del componente de iluminancia. Para obtener la representación facial insensible a la iluminación, se obtiene una relación entre la amplitud del gradiente y la in...
En este libro se ha llevado a cabo un estudio en profundidad del estado del arte de las técnicas de reconocimiento facial invariantes de la iluminación y se propone un método basado en la fusión de dos técnicas diferentes de extracción de características para superar las condiciones adversas de iluminación. El sistema propuesto utiliza la normalización de la iluminación basada en el gradiente para eliminar la superioridad del componente de iluminancia. Para obtener la representación facial insensible a la iluminación, se obtiene una relación entre la amplitud del gradiente y la intensidad de la imagen original. Los rasgos faciales se extraen utilizando dos técnicas de extracción de rasgos diferentes. El patrón binario local (LBP) es un descriptor de textura local muy eficaz basado en el umbral de los píxeles de un vecindario pequeño a partir del valor del píxel central. El patrón ternario local (LTP) es una versión modificada del LBP resistente al ruido. Los vectores de características proporcionados por las dos técnicas se fusionan a nivel de características. Por último, se utiliza una red neuronal artificial en la fase de clasificación con fines de reconocimiento.
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