Resumen de Técnicas de reconocimiento facial mediante redes neuronales
En esta Tesis se exploran soluciones a la verificación facial. Se han estudiado técnicas basadas en imágenes bidimensionales y se ha realizado un estudio inicial basado en un modelo tridimensional de la cara. Se han comparado tres clasificadores (k vecinos más cercanos, redes neuronales del tipo ñmciones de base radial y máquinas de vector soporte), mostrando los resultados obtenidos con los diferentes datos de entrada.
En dos dimensiones se han propuesto dos técnicas de reducción de información, basadas en la utilización de análisis de componentes principales (PCA) y el empleo de imágenes de baja resolución. En la verificación partiendo de imágenes se puede observar que el clasificador que mejores resultados proporciona es el basado en máquinas de vector soporte (SVM), y el mejor método de procesamiento es PCA utilizando una plantilla por sujeto y siendo esta plantilla una imagen del sujeto que se quiere verificar.
Además se ha desarrollado un experimento inicial que permite disponer de una idea intuitiva sobre el funcionamiento de un sistema de verificación facial basado en datos tridimensionales. En esta Tesis se ha desarrollado un modelo de cara en tres dimensiones y se ha comprobado que es posible su ajuste a una nube de puntos poco densa con un error pequeño. Este tipo de datos permite obtener resultados más robustos frente a actitudes no colaborativas de los sujetos.
