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<\/a>T\u00e9cnicas de reconocimiento facial<\/p><\/div>\n
M\u00e9todos que utilizan im\u00e1genes de intensidad<\/h2>\n
Entre las t\u00e9cnicas de reconocimiento facial se cuentan los m\u00e9todos que utilizan im\u00e1genes de intensidad. \u00a0\u00c9stos se dividen en dos categor\u00edas principales: basadas en caracter\u00edsticas<\/strong> y hol\u00edsticos<\/strong>\u00a0<\/span><\/p>\n Los enfoques basados en caracter\u00edsticas<\/strong>\u00a0procesan la imagen de entrada para identificar, extraer y medir los rasgos faciales distintivos como los ojos, boca o nariz. Posteriormente, se calculan las relaciones geom\u00e9tricas entre esos puntos faciales para obtener un vector de caracter\u00edsticas geom\u00e9tricas.\u00a0<\/span><\/p>\n Los enfoques hol\u00edsticos<\/strong>\u00a0utilizan descripciones de la imagen completa en vez de caracter\u00edsticas locales del rostro. Estos esquemas se pueden subdividir en dos grupos: enfoques estad\u00edsticos<\/strong> y de Inteligencia Artificial.<\/p>\n En el enfoque estad\u00edstico<\/strong> la imagen se representa como una matriz de valores de intensidad y el reconocimiento se realiza mediante comparaciones de correlaci\u00f3n entre la cara de entrada y las otras caras en la base de datos.<\/p>\n Los enfoques de inteligencia artificial<\/strong> utilizan herramientas como redes neuronales<\/strong> y t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong> para el reconocimiento facial.<\/p>\n Un sistema de reconocimiento facial basado en video generalmente consta de tres m\u00f3dulos: uno para detectar el rostro; un segundo m\u00f3dulo para rastrearlo; y un tercero por reconocerlo. La mayor\u00eda de estos sistemas eligen unos cuantos buenos fotogramas y luego aplican una de las t\u00e9cnicas de reconocimiento de im\u00e1genes de intensidad a esos fotogramas para identificar al individuo.\u00a0<\/span><\/p>\n En los \u00faltimos a\u00f1os se ha prestado atenci\u00f3n a la explotaci\u00f3n de otras modalidades de detecci\u00f3n, como 3D<\/strong> e im\u00e1genes infrarrojas<\/strong>.<\/p>\n Entre las ventajas del uso de 3D para el reconocimiento facial es que nos permite explotar caracter\u00edsticas basadas en la forma y la curvatura de la cara sin ser afectados por las variaciones causadas por la iluminaci\u00f3n, la orientaci\u00f3n y el fondo. Sin embargo, son m\u00e1s complejos y su costo computacional es mayor.<\/p>\n Las siguientes t\u00e9cnicas se utilizan actualmente para obtener informaci\u00f3n en 3D:<\/p>\n En cuanto a las t\u00e9cnicas que utilizan im\u00e1genes en infrarrojo, \u00e9stas tienen la ventaja de que\u00a0son relativamente insensibles a las variaciones en la iluminaci\u00f3n, por loo que dichas im\u00e1genes pueden utilizarse como una opci\u00f3n para detectar y reconocer rostros.<\/p>\n Referencias<\/p>\nReconocimiento facial a partir de secuencias de video<\/h2>\n
T\u00e9cnicas de Reconocimiento facial a partir de otras entradas sensoriales<\/h2>\n
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