Resumen

El objetivo principal de este trabajo es desarrollar un algoritmo de reconocimiento facial totalmente automático. La transformada de características invariantes de escala (SIFT) se ha utilizado escasamente en el reconocimiento facial. En este trabajo, se ha propuesto un enfoque SIFT modificado (MSIFT) para mejorar el rendimiento de reconocimiento de SIFT. En este trabajo, el trabajo se realiza en tres pasos. En primer lugar, el suavizado de la imagen se ha realizado utilizando DWT. En segundo lugar, la complejidad computacional de SIFT en el cálculo de los descriptores se reduce restando la media de cada descriptor en lugar de la normalización. En tercer lugar, el algoritmo se hace automático mediante el uso de Coeficiente de Correlación (CoC) en lugar de utilizar la relación de distancia (que requiere la interacción del usuario). El principal logro de este método es la reducción del tamaño de la base de datos, ya que sólo requiere almacenar imágenes neutras en lugar de todas las expresiones de la misma imagen facial. Los experimentos se realizan con la base de datos Japanese Female Facial Expression (JAFFE), lo que indica que el enfoque propuesto consigue mejores resultados que los métodos basados en SIFT. Además, muestra robustez frente a diversas expresiones faciales.

• Materias:Electroquímica Corriente dinámica híbrida Termomecánica Sistemas ciberfísicos
• Subjects:Electrochemistry Hybrid dynamic current Thermomechanics Cyber-physical systems
• Palabras claves:SIFT, expresión facial femenina japonesa, transformada de características invariantes de escala, algoritmo de reconocimiento facial automático, misma imagen facial, varias expresiones faciales, enfoque, artículo, trabajo, SIFT modificado
• Keywords:SIFT, Japanese Female Facial Expression, Scale Invariant Feature Transform, automatic face recognition algorithm, same face image, various facial expressions, approach, paper, work, Modified SIFT