Resumen

En este trabajo se propone un enfoque de extracción de características discriminantes mediante la transformada de ondas de Gabor (GWT) no lineal para mejorar el reconocimiento facial. En primer lugar, se extraen los bloques de baja energía de las imágenes transformadas con ondículas de Gabor. En segundo lugar, se analizan las características discriminantes no lineales y se extraen de los bloques de baja energía seleccionados mediante el método Kernel Discriminative Common Vector (KDCV) generalizado. El método KDCV se amplía para incluir la función de kernel de coseno en el método de discriminación. El KDCV con los kernels de coseno se aplica entonces a los vectores de características discriminantes extraídos de baja energía para obtener el componente real de una cantidad compleja para el reconocimiento facial. Para derivar vectores discriminantes positivos del kernel, aplicamos sólo aquellos vectores propios discriminantes del kernel que están asociados con valores propios no nulos. La viabilidad del método KDCV generalizado basado en bloques de Gabor de baja energía con modelos de función de kernel de coseno ha sido probada con éxito para la clasificación utilizando las medidas de distancia L1, L2; y la medida de similitud del coseno en el reconocimiento de rostros frontales y en posición angular. Los resultados experimentales en la base de datos FRAV2D y FERET demuestran la eficacia de este nuevo enfoque.

• Materias:Ingeniería biomédica Cerebro - fisiopatología Imagen por resonancia magnética Neurofisiología Neurociencias
• Subjects:Biomedical engineering Brain - pathophysiology Magnetic resonance imaging Neurophysiology Neurosciences
• Palabras claves:función kernel de coseno, bloque energizado, medidas de distancia l2, kdcv generalizado basado, transformada wavelet de gabor, características discriminantes no lineales, reconocimiento de rostros en ángulo, métodos kdcv generalizados, kernel discriminativo común, medidas de similitud de coseno
• Keywords:cosine kernel function, energized block, l2 distance measures, based generalized kdcv, gabor wavelet transform, nonlinear discriminating features, angled face recognition, generalized kdcv methods, kernel discriminative common, cosine similarity measures