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http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/406| Reconocimiento confiable de rostros bajo condiciones del mundo real Reliable face recognition under real world conditions | |
| Susana Garduño Massieu | |
| vitaly Kober | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución | |
| Reconocimiento de rostros,Filtros de correlación,Reconocimiento de patrones | |
| El hombre se desenvuelve en las actividades cotidianas principalmente a través desu sentido visual; depende de él para llevar a cabo tareas naturales como la identificación yclasificación, es decir, el reconocimiento de individuos y objetos a su alrededor. Durantelos últimos años se ha dado un auge en las investigaciones sobre el reconocimiento derostros automático en el área de reconocimiento de patrones y visión por computadora.Existen varias aplicaciones de reconocimiento de rostros en la actualidad, que vandesde la seguridad social hasta aplicaciones recreativas como en sistemas de realidadvirtual. Sin embargo, el desempeño de los sistemas en estas aplicaciones es limitado debidoa variaciones inherentes en las imágenes utilizadas para el reconocimiento, comoiluminación no uniforme, cambios de postura, oclusión, e incluso ruido de los sensores deadquisición. Aunque estos factores se han estudiado para el desarrollo de nuevos métodos,sólo se han atacado los problemas en casos específicos incluyendo pocos factores a la vez.Existen numerosas técnicas para el reconocimiento de rostros en imágenes estáticas.Dentro de las técnicas basadas en imagen, las cuales usan toda la región del rostro comoentrada al sistema, los siguientes métodos estadísticos se han utilizado ampliamente:análisis de componentes principales para Eigenfaces, análisis discriminanate lineal paraFisherfaces y análisis de componentes independientes para dos arquitecturas. Sin embargoestas técnicas se basan en el reconocimiento de rostros en imágenes previamentesegmentadas. Otra técnica de esta categoría se basa en métodos de filtrado lineal, que usanla correlación para caracterizar la similitud entre un patrón de referencia y uno de prueba. Apesar de los logros alcanzados actualmente en esta área, el problema de reconocimientoconfiable en escenas reales bajo condiciones no controladas sigue abierto.En este trabajo se estudiaron las técnicas de reconocimiento de rostros estadísticasmencionadas así como las técnicas de correlación y se propone un algoritmo basado enfiltros de correlación compuestos que no requiere de segmentación previa del rostro areconocer. Se utiliza el criterio de capacidad de discriminación para sintetizar un filtrocompuesto que, para reconocer el rostro de un individuo dado, incorpora información arechazar de otros individuos y se adapta a la escena de entrada. Además se introduce unatécnica adaptativa para maximizar el desempeño del filtro propuesto, logrando así tener unatécnica de reconocimiento automático de rostros que no depende de una etapa depreprocesamiento para la detección y segmentación del rostro. Humans perform daily tasks, mainly, thanks to their visual system; they depend onit to perform natural tasks such as identification and classification, e.g., recognition ofindividuals and objects around them. In pattern recognition and computer vision domains,there has been an increasing interest in automatic face recognition.Nowadays there are several face recognition applications in a number of broadareas, from social security to entertainment with virtual reality systems. Facial recognitionsystems face challenging problems due to inherent variations on different factors at imageacquisition, such as nonuniform illumination, pose changes, occlusion and even sensornoise in acquisition, resulting in a poor performance of these systems. Even though thesefactors have been studied to develop new robust recognition methods, they have beenapproached under constrained scenarios, considering few factors at the same time.Numerous techniques have been proposed for face recognition in still images.Among image based methods, which use the whole face region as the input to the system,the following statistical methods are widely used: principal component analysis forEigenfaces, linear discriminant analysis for Fisherfaces, and independent componentanalysis with two architectures. Another technique of this type is based on linear filteringmethods, which uses correlation to characterize similarity between a reference and testpatterns. Despite recent achievements in this area, the problem of reliable facial recognitionin a real, uncontrolled scene still remains open.In this work, the above statistical based face recognition techniques were studied, aswell as correlation techniques, and an algorithm is proposed based on composite correlationfilters. The algorithm does not require prior input face segmentation. A single compositefilter is synthesized using the discrimination capability criterion which, in order torecognize a given face of an individual, incorporates information to reject from otherindividuals and adapts to the input scene. Moreover an adaptive technique is introduced tomaximize the proposed filter performance thus achieving an automatic face recognitiontechnique that does not depend on a preprocessing step for detection and segmentation ofthe face. | |
| CICESE | |
| 2013 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Garduño Massieu,S.2013.Reconocimiento confiable de rostros bajo condiciones del mundo real.Tesis de Maestría en Ciencias. Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja California.118 pp. | |
| CIENCIA DE LOS ORDENADORES | |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Ciencias de la Computación |
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