Resumen

El reconocimiento facial a partir de una imagen/vídeo ha sido un área de rápido crecimiento en la comunidad investigadora, y en los últimos años se ha desarrollado un número considerable de técnicas de reconocimiento facial basadas en el análisis de texturas. Además, estas técnicas funcionan bien con imágenes en escala de grises y en color, pero muy pocas técnicas se ocupan de imágenes binarias y de baja resolución. Dado que la imagen binaria se está convirtiendo en el formato preferido para el análisis de rostros de baja resolución, es necesario realizar más estudios para proporcionar una solución completa al sistema de reconocimiento facial basado en imágenes con un mayor índice de precisión. Para superar la limitación de los métodos existentes a la hora de extraer rasgos distintivos en imágenes de baja resolución debido al contraste entre la cara y el fondo, proponemos una técnica de análisis estadístico de rasgos para llenar los vacíos. Para lograrlo, la técnica propuesta integra la matriz de ocurrencia a nivel binario (BLCM) y el patrón binario local difuso (FLBP) denominado FBLCM para extraer características globales y locales del rostro a partir de imágenes binarias y de baja resolución. El objetivo de FBLCM es mejorar de forma distintiva el rendimiento de la nitidez de los bordes entre los píxeles blancos y negros de la imagen binaria y extraer datos significativos relacionados con las características del patrón facial. Los resultados experimentales sobre los conjuntos de datos de Yale y FEI validan la superioridad de la técnica propuesta sobre los demás métodos de análisis de características de mayor rendimiento. La técnica desarrollada ha alcanzado una precisión del 94,54% cuando se utiliza un clasificador de bosque aleatorio, superando así a otras técnicas como la matriz de coocurrencia de nivel de gris (GLCM), la bolsa de palabras (BOW) y el patrón binario local difuso (FLBP), respectivamente.

• Materias:Rayo láser Onda electromagnética Óptica Biofotónica
• Subjects:Lasers Electromagnetic waves Optics Biophotonics
• Palabras claves:patrón binario local difuso, imágenes de resolución, imagen binaria, análisis de baja resolución facial, técnica de análisis estadístico de rasgos, sistema de reconocimiento facial, técnicas de reconocimiento facial, métodos de análisis de rasgos, mayor tasa de precisión, matriz de aparición de niveles
• Keywords:fuzzy local binary pattern, resolution images, binary image, low face resolution analysis, statistical feature analysis technique, face recognition system, face recognition techniques, feature analysis methods, higher accuracy rate, level occurrence matrix