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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0es_ES
dc.contributorDamian Vargas Vazquezes_ES
dc.creatorMa. Isabel Morales Carrilloes_ES
dc.date2014-12-
dc.date.accessioned2018-12-14T02:40:08Z-
dc.date.available2018-12-14T02:40:08Z-
dc.date.issued2014-12-
dc.identifierColor de pieles_ES
dc.identifierFiltros de Gabores_ES
dc.identifierGabor filterses_ES
dc.identifierSegmentaciónes_ES
dc.identifierSegmentationes_ES
dc.identifierSkin colores_ES
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/381-
dc.descriptionEl reconocimiento facial ha sido un tema estudiado, especialmente en los últimos 20 años y se han desarrollado sistemas de reconocimiento donde identifican o autentifican a una persona mediante imágenes faciales que previamente se han analizado y almacenado. El objetivo de este trabajo de investigación es detectar y autentificar rostros de una base de datos desarrollada en la UAQ mediante filtros de Gabor y un perceptrón multicapa, con condiciones controladas como son la iluminación, expresión facial y pose. Para llevar a cabo la verificación(o autentificación) facial se precisa detectar el rostro dentro de una imagen dada, lo cual se realiza mediante el color de la piel, donde se utiliza el espacio de color YCbCr considerando umbrales en las componentes Cb y Cr. Después de la detección y localización del rostro, las características de la imagen facial son extraídas usando uno de los métodos más utilizados para el reconocimiento facial basado en las llamadas características Gabor. Mediante un proceso de entrenamiento el sistema aprende a reconocer a cada persona y rechaza a los impostores, donde es implementado un perceptrón multicapa con entrenamiento de retro-propagación para la clasificación de los vectores característicos de cada persona. Los resultados demuestran una eficacia de las técnicas implementadas con una tasa de clasificación del 94.41% considerando las imágenes de la base de datos obtenida.es_ES
dc.descriptionFace recognition has been a topic studied, especially in the last 20 years and has developed recognition systems which identify or authenticate a person using facial images that have previously been analyzed and stored. The objective of this research is to detect and authenticate faces of a database developed in the UAQ using Gabor filters and multilayer perceptron with controlled conditions such as lighting, facial expression and pose. To perform the verification (or authentication) is necessary to detect the face in a given image, which the skin color is used in the YCbCr color space given thresholds in Cb and Cr components. After detection and face location, the features of the facial image are extracted using one of the most methods used for face recognition based on Gabor features called. Through a process of training the system learns to recognize each person and reject impostors, where it is implemented a multilayer perceptron with back-propagation training for classifying the feature vectors of each person. The results demonstrated the effectiveness of techniques implemented with a classification rate of 94.41% using the images of the database obtained.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isoEspañoles_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsAcceso Abiertoes_ES
dc.subjectINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.subjectCIENCIAS TECNOLÓGICASes_ES
dc.titleLocalización y verificación de rostros mediante de procesamiento de imágenes y herramientas de morfología matemáticaes_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidcurpes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificadorMOCI880703MGRRRS02es_ES
dc.contributor.identificadorVAVD730917HQTRZM03es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias (Instrumentación y Control)es_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en las colecciones: Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)

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