Este artículo presenta una evaluación crítica de los sistemas multialgorítmicos de reconocimiento facial para la autenticación humana en entornos sin restricciones. Proponemos diferentes marcos de sistemas multialgorítmicos de reconocimiento facial que combinan métodos holísticos y de textura. Nuestro objetivo es combinar los métodos no correlacionados del reconocimiento facial que se complementan entre sí y producir una representación integral del indicio biométrico para lograr un rendimiento de reconocimiento óptimo. Los marcos multialgorítmicos están diseñados para combinar diferentes métodos de reconocimiento facial como (i) Eigenfaces y patrón binario local (LBP), (ii) Fisherfaces y LBP, (iii) Eigenfaces y patrón binario local aumentado (A-LBP), y (iv) Fisherfaces y A-LBP. Las puntuaciones de coincidencia de estos marcos multialgorítmicos se procesan utilizando diferentes técnicas de normalización, mientras que su rendimiento se evalúa utilizando diferentes estrategias de fusión. La solidez de los marcos multialgorítmicos propuestos para el sistema de reconocimiento facial se comprueba en bases de datos públicas, por ejemplo, AT
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