RECONOCIMIENTO FACIAL EN SUB-ESPACIOS: LINEALES Y NO-LINEALES, BASES DE DATOS DE ROSTROS Y MÁQUINA DE VECTORES DE SOPORTE
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Fecha
2018-07-06Autor
Cadena Moreano, José Augusto
Flores Lagla, Galo Alfredo
Villa Quishpe, Manuel William
Chancúsig Chisag, Juan Carlos
Guaypatín Pico, Oscar Alejandro
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En este artículo, se describen los principales métodos de reconocimiento facial en sub-espacios lineales: Eigenfaces, Fiseherfaces, método Bayesiano, Análisis de componentes Independientes (ICA), y Tensorfaces; y en sub-espacios no lineales: Curvas Principales y PCA no lineales, y Kernel-PCA, así como también el método de clasificación de Maquinas de Vectores de Soporte (SVM). Además, se presentan las bases de datos de rostros construidas y empleadas para la evaluación del desempeño de los diferentes métodos de reconocimiento facial, tales como: Yale, Yale extendida B, CAS-PEAL, FERET, y ORL.