Look-up in Google Scholar
Full metadata record
La Serna Palomino, Nora Bertha
Cadena Moreano, José Augusto
2021-05-19T18:51:02Z
2021-05-19T18:51:02Z
2021-05-19T18:51:02Z
2021-05-19T18:51:02Z
2021
Cadena, J. (2021). Técnica eficiente para reconocimiento facial global utilizando wavelets y máquinas de vectores de soporte en imágenes 3D. [Tesis de doctorado, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad Ingeniería de Sistemas e Informática, Unidad de Posgrado]. Repositorio institucional Cybertesis UNMSM.
https://hdl.handle.net/20.500.12672/16552
La presente investigación 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. Para ello, se seleccionó los algoritmos más eficientes para extracción de características, filtros de Gabor, y el algoritmo para clasificación, máquina de vectores de soporte (SVM). Este último algoritmo, su eficiencia varía de acuerdo a la función núcleo o kernel, por ello en esta tesis se trabajaron con tres kernel: líneal, gauseano y cúbico. Estos sistemas constan de dos procesos necesarios: 1) Entrenamiento, y 2) Pruebas. Lo que permitió establecer un modelo de reconocimiento facial global para dos y tres dimensiones respectivamente. La técnica fue procesada primero para imágenes 2D, luego para imágenes 3D. Y se utilizó el método de validación cruzada en ambos casos para aprobarlo. Los mejores resultados obtenidos con la técnica alcanzada son 96% de eficiencia con base de datos de imágenes de dos dimensiones; y 98,4% con base de datos de imágenes de tres dimensiones. Finalmente, se hace una comparación de los resultados alcanzados con otros trabajos de investigación similares, obteniéndose mayor eficiencia con este trabajo.
application/pdf
spa
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio de Tesis - UNMSM
Procesamiento de imágenes - Técnicas digitales
Algoritmos
Ondas (Matemáticas)
Control de vectores
Cara - Anatomía
Técnica eficiente para reconocimiento facial global utilizando wavelets y máquinas de vectores de soporte en imágenes 3D
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad Ingeniería de Sistemas e Informática. Unidad de Posgrado
Ingeniería de Sistemas e Informática
Doctor en Ingeniería de Sistemas e Informática
PE
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
https://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor
07665297
https://orcid.org/0000-0002-4292-344X
0501552798
612028
Delgadillo Ávila de Mauricio, Rosa Sumactika
Papa Quiroz, Erik Alex
Rodríguez Rafael, Glen Darío
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
Pública



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons