Resumen

El reconocimiento facial es una de las áreas de investigación más populares en el campo de la visión por ordenador. Se utiliza principalmente en sistemas de identificación y seguridad. Uno de los mayores retos en el reconocimiento facial es la identificación bajo numerosos entornos de iluminación, cambiando la dirección de la luz o modificando la magnitud de la iluminación. Un método eficaz para resolver este problema es utilizar características invariantes de la iluminación. Los algoritmos convencionales de reconocimiento facial basados en la transformada de contorno sin submuestreo (NSCT) y el modo biónico no son lo suficientemente capaces de reconocer caras similares con gran precisión. Por lo tanto, en este trabajo se intenta proponer un mecanismo mejorado del cerebelo y los ganglios basales (CBGM) para el reconocimiento facial. La proyección integral y el método de surtido de características geométricas se utilizan para adquirir las características de la imagen facial. Se despliega el modelo de cognición basado en el mecanismo cerebelo- ganglio basal y se aplica para la extracción de características de la imagen facial con el fin de lograr una mayor precisión en el reconocimiento de imágenes faciales. Los resultados experimentales revelan que el algoritmo CBGM mejorado puede reconocer eficazmente imágenes faciales con mayor precisión. La tasa de reconocimiento de 100 imágenes faciales AR es del 96,9%. La alta tasa de precisión de reconocimiento se ha logrado mediante la técnica CBGM propuesta.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:mecanismo de los ganglios basales, imágenes faciales, reconocimiento facial, mayor precisión, algoritmos convencionales de reconocimiento facial, método de surtido de características geométricas, alta tasa de precisión en el reconocimiento, imágenes faciales RA, características de las imágenes faciales, numerosos entornos de iluminación
• Keywords:basal ganglia mechanism, face images, face recognition, greater accuracy, Conventional face recognition algorithms, geometric feature assortment method, high recognition accuracy rate, AR face images, facial image features, numerous illumination environments