Enfoque modular de análisis de componentes independientes para el reconocimiento facial
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En el método tradicional del ICA se considera la imagen de la cara completa para un enfoque holístico del reconocimiento de la cara, por lo que una gran variación en la pose o la iluminación afectará profundamente a la tasa de reconocimiento. En este enfoque, al dividir la imagen facial en subimágenes, se obtienen componentes independientes en estas subimágenes y se utilizan para el reconocimiento facial. Aquí hemos explorado el enfoque modular del ICA con la partición de las imágenes faciales así como con los componentes faciales locales como los ojos, la nariz y la boca. La tarea ...
En el método tradicional del ICA se considera la imagen de la cara completa para un enfoque holístico del reconocimiento de la cara, por lo que una gran variación en la pose o la iluminación afectará profundamente a la tasa de reconocimiento. En este enfoque, al dividir la imagen facial en subimágenes, se obtienen componentes independientes en estas subimágenes y se utilizan para el reconocimiento facial. Aquí hemos explorado el enfoque modular del ICA con la partición de las imágenes faciales así como con los componentes faciales locales como los ojos, la nariz y la boca. La tarea de reconocimiento facial afecta debido a la presencia de ruido en las imágenes faciales. Hemos experimentado los algoritmos ICA para la reducción del ruido de las imágenes faciales para reducir el efecto del ruido. El trabajo de investigación presentado en este libro y los métodos propuestos para el reconocimiento facial son únicos y definitivamente proporcionarán una nueva forma de analizar los rasgos faciales. Esta será una buena contribución para la investigación en el campo de la biometría y el procesamiento de imágenes.
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