Título: Reconocimiento facial en 2 dimensiones
Autores: Javier Forquera- Martin Rozzisi
Director: Mg. Claudio Vaucheret
Carrera: Licenciatura en Ciencias de la Computación
Fecha de defensa: 6 de Septiembre de 2012
Resumen:
En este trabajo de tesis se introduce el concepto de biometría, focalizándose en el reconocimiento facial, para lo cual, se describen la mayoría de las metodologías de reconocimiento facial en 2D.
Con el objetivo de establecer un marco comparativo de los rendimientos de diferentes metodologías de reconocimiento automático de rostros, se ponen a prueba los algoritmos PCA, LDA y Bayesian Framework, bajo diferentes conjuntos de test (variación de sexo, raza, iluminación, pose, expresión y ruido en la imagen), tratando de cubrir todas las posibilidades y variantes, y de esta manera, poder determinar qué algoritmo demuestra mayor eficiencia bajo esas condiciones.
Para llevar a cabo dichas pruebas, se hace uso del sistema de evaluación CSU, el cual implementa los tres algoritmos previamente mencionados. Además de este sistema, se utilizan diversas bases de datos de rostros, herramientas de conversión de imágenes y aplicaciones de desarrollo propio para poder realizar el estudio comparativo.
