RECONOCIMIENTO FACIAL

CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO

2.1. Antecedentes

De la investigación realizada sobre reconocimiento facial se encontró los siguientes antecedentes:

CRUZ PÉREZ, CLAUDIA

2008

“RECONOCIMIENTO DE ROSTROS BASADO EN CARACTERÍSTICAS INVARIANTES”. Tesis sometida como requisito parcial para obtener el grado de Maestro en Ciencias de la Computación en el Instituto Nacional de Astro física, Óptica y Electrónica. Tonantzintla, Puebla.

El objetivo general de la tesis es desarrollar un sistema de reconocimiento de rostros para robots móviles de servicio, con base en la extracción de características invariantes mediante la metodología SIFT.

Los métodos de reconocimiento de rostros que trabajan con imágenes estáticas han mostrado un excelente desempeño en bases de rostros estándar; sin embargo, su éxito se ve ligado al tipo de imágenes que utiliza, ya que son de un tamaño y escala fijos, con condicionales de iluminación controlada así como de pose, lo cual resulta poco probable para su uso en robótica móvil. Por otro lado los métodos de reconocimiento de rostros que utilizan video han contemplado muchas de dichas condiciones adversas; sin embargo, mejoras en el tiempo de respuesta y recuerdo de dichos sistemas son requeridos para la aplicación de un robot de servicio, además de no considerar el aprendizaje en tiempo de ejecución de nuevos individuos.

Sin duda existen numerosas técnicas para abordar el problema de reconocimiento facial; sin embargo, muchas de estas se ven limitadas a funcionar en ambientes con variación en la iluminación o pose del rostro. La variación en las expresiones faciales y ausencia/presencia de accesorios en los individuos suman complejidad a la tarea de reconocimiento de rostros.

En particular al abordar el reconocimiento de rostros en video, añade la posibilidad de reforzar la precisión a través de la evidencia dada en las imágenes; sin embargo, nuevos problemas como la detección y seguimiento de los individuos deben ser considerados también. Dichos procesos aumentan sin duda el costo computacional del sistema, lo cual es un punto crítico para la mayor parte de aplicaciones orientadas a la robótica de servicio. Por lo tanto en esta tesis se parte del buen resultado obtenido por los métodos de reconocimiento basados en características SIFT y el refuerzo en la evidencia que aporta al reconocimiento del rostro con el video para desarrollar un método de reconocimiento de rostros para aplicaciones de robótica móvil.

BLANCO ITURRALDE DAVID ROBERTO, CHÁVEZ SÁNCHEZ JUAN DANIEL, DIRECTOR FIS. BAYARDO CAMPUZANO

2012

“SISTEMAS DE RECONOCIMIENTO FACIAL UTILIZANDO EL ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES CON UNA RED NEURONAL BACKPROPAGATION DESARROLLADA EN C# Y MATLAB”. Tesis previa a la obtención del título de Ingeniero de Sistemas. Universidad Politécnica Salesiana-Quito.

Esta tesis plantea el desarrollo de un sistema de identificación facial partiendo de tres fundamentos como son la visión artificial que es un área multidisciplinaria que permite mediante el procesamiento e interpretación de la información recibida por parte del a cámara web reproducir artificialmente el sentido de la vista, la biometría y más específicamente la biometría facial que es una tecnología que permite identificar a una persona a través de la captura de una imagen del rostro, realizando comparaciones de determinadas características del rostro con las informaciones de esa persona almacenadas en una base de datos y finalmente la red neuronal backpropagation que permite aprender mediante un conjunto de entrada y salida con lo que al procesar la información se lo realizará de manera más eficaz.

Con estos conceptos claros se escogió el análisis de componentes principales como método para el procesamiento de la información de la imagen, porque esta técnica es utilizada para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos. A demás esta técnica sirve para hallar las causas de la variabilidad de un conjunto de datos y ordenarlas por importancia es decir, ante un banco de datos con muchas variables, el objetivo será reducirlas a un menor número perdiendo la menor cantidad de información posible.

Al desarrollar el sistema basados en las técnicas y métodos anteriormente descritos se consideró el lenguaje de programación C# para la creación de la interfaz del sistema por las características que brinda en el manejo de imágenes a través de sus librerías que son apropiadas para este tipo de trabajo y Matlab para la red neuronal backpropagation y cálculos matemáticos obteniendo así un sistema robusto y de altas prestaciones.

En definitiva esta investigación se centra en la implementación de todas las técnicas descritas anteriormente con el fin de lograr la identificación de personas a través del rostro.

VILLEGAS QUEZADA, CARLOS

2005

“RECONOCIMIENTO DE ROSTROS UTILIZANDO ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES: LIMITACIONES DEL ALGORITMO”. Tesis para obtener el grado de Maestro en Sistemas y Planeación – Universidad Iberoamericana. México.

Desarrollar un sistema computacional para el reconocimiento de rostros mediante aprendizaje supervisado basado en el análisis de componentes principales, con el propósito de realizar diversos experimentos para obtener las ventajas y limitaciones del procedimiento y proponer de manera conceptual una nueva alternativa de solución.

El conclusión, el método de componentes principales; se considera una técnica que permite realizar reconocimiento de rostros sobre todo, cuando se tienen diversas imágenes

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