Resumen

El reconocimiento facial ha ganado prominencia entre los diversos métodos basados en biometría (como la huella dactilar y el iris) debido a sus características no invasivas. Los módulos/algoritmos modernos de reconocimiento facial han tenido éxito en muchas áreas de aplicación (control de acceso, entretenimiento/ocio, sistema de seguridad basado en datos biométricos e interfaces hombre-máquina amigables). A pesar de estos logros, el rendimiento de los actuales algoritmos/módulos de reconocimiento facial sigue siendo inhibido por diversas limitaciones ambientales como oclusiones, expresiones faciales, poses variables, iluminación y envejecimiento. Este estudio evaluó el rendimiento del Análisis de Componentes Principales con descomposición en valores singulares utilizando la Transformada Rápida de Fourier (FFT-PCA/SVD) para el preprocesamiento del algoritmo de reconocimiento facial en imágenes faciales reconstruidas izquierda y derecha. El estudio encontró que las tasas de reconocimiento promedio para el algoritmo FFT-PCA/SVD fueron del 95% y 90% cuando

• Materias:Modelo Matemático Simulación numérica Fraccionarios lineales Operadores diferenciales Matriz de transición
• Subjects:Mathematical model Numerical simulation Linear fractional Differential operators Transition matrix
• Palabras claves:Reconocimiento facial; Biométrico; Algoritmos; Rendimiento; Restricciones ambientales; Transformada Rápida de Fourier
• Keywords:Face recognition; Biometric; Algorithms; Performance; Environmental constraints; Fast Fourier Transform