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  • info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
    Sistema para detección y reconocimiento facial utilizando técnicas híbridas en imágenes y secuencias de video Puno 2013
    Reconocer la identidad de un individuo de forma automática es aún, una tarea que no logra alcanzar una tasa de éxito del 100%, por lo que el presente trabajo buscó mejorar la tasa de reconocimiento; dando énfasis a los métodos de extracción y clasificación de características. En este sentido, se propuso mejorar el ratio para el reconocimiento de rostros mediante la representación de las imágenes, utilizando la transformada Wavelets de Gabor sobre las imágenes en escala de grises obtenida luego de normalizar las imágenes originales, posteriormente a la nueva representación obtenida se le aplica la técnica de Análisis de Componentes Principales (PCA) para obtener y constituir luego el vector de características de las imágenes de rostros. A continuación se aplica un clasificador basado en Maquinas de Soporte Vectorial (SVM). El método fue probado sobre una base de datos de imágenes de rostros constituida entre los bancos de rostros FERET, ORL e imágenes obtenidas por los responsables de la investigación. Se concluye que la combinación de las técnicas Transformada Wavelet de Gabor y Análisis de Componentes Principales en el proceso de extracción de características y la clasificación de imágenes basada en Maquinas de Soporte Vectorial, logran una tasa de reconocimiento superior al 95%.
  • info:eu-repo/semantics/masterThesis
    Software para la estimación automática de la cabeza humana en 3d mediante Aam y Posit
    La estimación de la posición de la cabeza es un paso clave para numerosas aplicaciones humano computador que utilizan el rostro como el seguimiento de ojos, reconocimiento de rostros y ecografías 40 para prenatales. Por ello en el presente trabajo se desarrolló un software para estimar en tiempo real, la posición de una cabeza humana en 30. Para ello se realizó la identificación de los requerimientos de usuario, el análisis, diseño e implementación de los módulos. Se implementaron los algoritmos Active Apareance Model (AAM), POSIT para acoplar las mediciones realizadas en 20 a 30 y subdivisiones mediante la triangulación de Oelaunay, que se usan como una estructura de malla. La implementación dio como resultado el software que encaja el modelo en 30 usando emparejamiento entre puntos del modelo, un seguidor de rostros para detección que produce 6 grados de libertad para estimación de posición, 3 grados para rotación y 3 grados para traslación. Finalmente se evaluó la calidad del software para la estimación de la cabeza humana basados en el ISO/lEC 9126, esta permitió determinar un conjunto de características que cumplen con los requisitos especificados por el usuario logrando una calidad interna del 81 % y una calidad externa del 85%. Además, la evaluación de la hipótesis General dio como resultado que el software tiene una eficiencia aceptable en la estimación de la posición de la cabeza humana mediante el uso de AAM y POSIT