Alineamiento local de bordes para el reconocimiento de bocetos del rostro
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Date
2017
Authors
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Publisher
Universidad Católica San Pablo
Abstract
El reconocimiento automático de bocetos, independientemente de las variaciones en la expresión y oclusión, es un problema desafiante. En dicho reconocimiento, un boceto es dibujado basado en la descripción de las víctimas o testigos de un atentado para ser comparado con las fotografías de una base de datos y poder facilitar su identificación. Se han propuesto diversos algoritmos para solucionar este problema, muchos de los cuales usan procesos de síntesis para obtener sus resultados. La técnica propuesta plantea el uso de los bordes del rostro que han sido detectados para la obtención de características que se originan a partir de los píxeles del borde. Esto forma un descriptor que corresponde a los bordes de la imagen denominado “borde cadena”. Cada cadena es comparada con otra usando el algoritmo de alineamiento local de Smith Waterman. La clase a la que corresponde cada imagen es identificada basándonos en el número de características que se han agrupado por su similitud. La ventaja que ofrece el método es el uso de una única imagen de entrenamiento por clase. Las pruebas se realizaron sobre las bases de datos CUHK, AR y Feret, obteniéndose resultados óptimos en comparación a métodos propuestos con anterioridad.