Resumen

Se han desarrollado muchas arquitecturas de módulos de reconocimiento facial para hacer frente a los desafíos planteados por diversas limitaciones ambientales como la iluminación, las oclusiones, la pose y las expresiones. Estos sistemas de reconocimiento se han centrado principalmente en una sola limitación a la vez y han logrado éxitos notables. Sin embargo, la presencia de múltiples limitaciones puede deteriorar el rendimiento de estos sistemas de reconocimiento facial. En este estudio, evaluamos el rendimiento del Análisis de Componentes Principales y la Descomposición de Valores Singulares utilizando la Transformada Wavelet Discreta (DWT-PCA/SVD) para el preprocesamiento del algoritmo de reconocimiento facial en múltiples limitaciones (imágenes de rostros parcialmente ocultos adquiridas con expresiones variables). La evaluación numérica del algoritmo del estudio arrojó tasas de reconocimiento promedio razonablemente altas del 77.31% y 76.85% para las imágenes de rostros reconstruidas izquierda y derecha con expresiones variables,

• Materias:Algoritmo de reconocimiento Geometría proyectiva Ecuaciones fraccionarias Propiedades asintóticas Voltaje electrónico incorporado
• Subjects:Recognition algorithm Projective geometry Fractional equations Asymptotic properties Built-in electronic voltage
• Palabras claves:Módulos de reconocimiento facial; Restricciones ambientales; Iluminación; Ocultaciones; Postura; Expresiones
• Keywords:Face recognition modules; Environmental constraints; Illumination; Occlusions; Pose; Expressions