Métodos de reconocimiento de rostros 3D basados en correspondencia de superficies faciales
El reconocimiento de rostros es un problema que ha mantenido su relevancia dentro del Reconocimiento de Patrones en los últimos años debido a su gran variedad de aplicaciones, tales como control de acceso, vigilancia, interacción humano-computadora y la creación de identi?caciones biométricas en gen...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | México |
| Institución: | Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada |
| Repositorio: | Repositorio Institucional CICESE |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:cicese.repositorioinstitucional.mx:1007/389 |
| Acceso en línea: | http://cicese.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1007/389 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | info:eu-repo/classification/Autor/Ciencias computacionales info:eu-repo/classification/cti/1 info:eu-repo/classification/cti/12 info:eu-repo/classification/cti/1203 |
| Sumario: | El reconocimiento de rostros es un problema que ha mantenido su relevancia dentro del Reconocimiento de Patrones en los últimos años debido a su gran variedad de aplicaciones, tales como control de acceso, vigilancia, interacción humano-computadora y la creación de identi?caciones biométricas en general. Una de las desventajas más importantes de tecnologías actuales en este campo es que los dispositivos usuales de captura de imágenes trabajan con representaciones bidimensionales de los rostros, lo cual proporciona sensibilidad ante variaciones de la imagen de un mismo individuo, principalmente ante cambios de iluminación, expresiones y variaciones de postura. Para hacer frente a estas múltiples variaciones, el presente trabajo de tesis propone un método de reconocimiento de rostros que combina cualidades de distintos enfoques en esta área: métodos basados en modelos estadísticos, métodos de reconocimiento basados en regiones y métodos basados en transformaciones. Con el ?n de aprovechar la información geométrica de los rostros, el método parte de nubes de puntos 3D a las cuales se les aplica un análisis de curvatura para obtener descriptores de la forma local del rostro en cada punto; luego, se aplica una transformación del rostro 3D original hacia una malla triangulada en el plano y, ?nalmente, se consideran segmentaciones que extraen regiones robustas a expresiones. |
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