Resumen

Debido al creciente número de aplicaciones en el mundo real, se han desarrollado numerosas técnicas de reconocimiento facial. La mayoría de los algoritmos actuales para el reconocimiento de caras implican una cantidad considerable de cálculos, por lo que no pueden utilizarse en dispositivos con velocidad y memoria limitadas. En este artículo, proponemos una solución novedosa para el problema del reconocimiento facial eficiente para sistemas que utilizan capacidades de memoria pequeñas y exigen un rendimiento rápido. La nueva técnica divide las imágenes faciales en componentes y encuentra automáticamente las fases discriminantes de la transformada de Fourier de estos componentes utilizando el método de búsqueda secuencial flotante hacia delante. Se aplican a bases de datos de imágenes faciales de referencia un estudio exhaustivo y experimentos completos que relacionan el consumo de tiempo con el rendimiento del sistema. Por último, la técnica propuesta se compara con otros métodos conocidos y se evalúa mediante la tasa de reconocimiento y el tiempo computacional, donde conseguimos una tasa de reconocimiento del 98,5% con un tiempo computacional de 6,4 minutos para una base de datos formada por 2360 imágenes.

• Materias:Redes Inalámbricas Modelo computacional Teoría de códigos Sistemas de comunicación Procesamiento de datos
• Subjects:Wireless Networks Computational Model Code theory Communication systems Data processing
• Palabras claves:tiempo de cálculo, tasa de reconocimiento, numerosas técnicas de reconocimiento facial, bases de datos de imágenes faciales de referencia, problema de reconocimiento facial eficaz, método de búsqueda hacia delante, capacidades de memoria pequeñas, componentes, transformada de fourier, experimentos exhaustivos
• Keywords:computational time, recognition rate, numerous face recognition techniques, benchmark face image databases, efficient face recognition problem, forward search method, small memory capacities, components, fourier transform, comprehensive experiments