Descriptores SIFT y SURF para el reconocimiento facial mediante transformada Wavelet
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El reconocimiento automático de caras es una de las principales áreas de investigación en visión por computador, cuyo objetivo es reconocer caras humanas sin intervención humana. Los avances significativos en este campo han demostrado que en muchas aplicaciones de reconocimiento facial las técnicas automatizadas superan a las humanas. El problema clave en el reconocimiento facial es cómo encontrar un conjunto de características para identificar una cara. Se han propuesto muchos algoritmos sobre extracción de características, que incluyen principalmente tres aspectos: características...
El reconocimiento automático de caras es una de las principales áreas de investigación en visión por computador, cuyo objetivo es reconocer caras humanas sin intervención humana. Los avances significativos en este campo han demostrado que en muchas aplicaciones de reconocimiento facial las técnicas automatizadas superan a las humanas. El problema clave en el reconocimiento facial es cómo encontrar un conjunto de características para identificar una cara. Se han propuesto muchos algoritmos sobre extracción de características, que incluyen principalmente tres aspectos: características geométricas de la cara, características faciales y estadísticas. En este libro, se prueban las prestaciones convencionales de SIFT y SURF en el reconocimiento facial. Ofrecen un alto rendimiento. Sin embargo, este rendimiento puede mejorarse aún más transformando la entrada en un dominio diferente del tiempo real. Por lo tanto, aplicamos la Transformada Wavelet Discreta (DWT) o la Transformada Wavelet Gabor (GWT) a las imágenes faciales de entrada, lo que nos proporciona imágenes más densas y claras en comparación con las obtenidas mediante SIFT o SURF convencionales. Las simulaciones muestran que los enfoques propuestos basados en DWT o GWT utilizando SIFT o SURF proporcionan un rendimiento muy alto en comparación con los algoritmos convencionales.
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