Localización y verificación de rostros mediante de procesamiento de imágenes y herramientas de morfología matemática

Ma. Isabel Morales Carrillo

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dc.rights.license	http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0	es_ES
dc.contributor	Damian Vargas Vazquez	es_ES
dc.creator	Ma. Isabel Morales Carrillo	es_ES
dc.date	2014-12
dc.date.accessioned	2018-12-14T02:40:08Z
dc.date.available	2018-12-14T02:40:08Z
dc.date.issued	2014-12
dc.identifier	Color de piel	es_ES
dc.identifier	Filtros de Gabor	es_ES
dc.identifier	Gabor filters	es_ES
dc.identifier	Segmentación	es_ES
dc.identifier	Segmentation	es_ES
dc.identifier	Skin color	es_ES
dc.identifier.uri	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/381
dc.description	El 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.description	Face 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.format	Adobe PDF	es_ES
dc.language.iso	Español	es_ES
dc.relation.requires	Si	es_ES
dc.rights	Acceso Abierto	es_ES
dc.subject	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA	es_ES
dc.subject	CIENCIAS TECNOLÓGICAS	es_ES
dc.title	Localización y verificación de rostros mediante de procesamiento de imágenes y herramientas de morfología matemática	es_ES
dc.type	Tesis de maestría	es_ES
dc.creator.tid	curp	es_ES
dc.contributor.tid	curp	es_ES
dc.creator.identificador	MOCI880703MGRRRS02	es_ES
dc.contributor.identificador	VAVD730917HQTRZM03	es_ES
dc.contributor.role	Director	es_ES
dc.degree.name	Maestría en Ciencias (Instrumentación y Control)	es_ES
dc.degree.department	Facultad de Ingeniería	es_ES
dc.degree.level	Maestría	es_ES