Desarrollo de un Modelo de Reconocimiento y Clasificación de Rostro Utilizando Técnicas de Inteligencia Artificial (Lambda-Fuzzy)

Óscar Eduardo Gualdrón-Guerrero, Ivaldo Torres-Chávez, Jorge Luis Díaz-Rodríguez

Resumen


En este artículo se presenta una estrategia para el reconocimiento de imágenes estáticas, específicamente de reconocimiento facial a través de una técnica novedosa y reciente de clasificación que se llama método Lamda (Learning Algorithm for Multivariable Data Analysis). La estrategia consta de tres etapas que conforman el modelo de reconocimiento y clasificación presentado en este trabajo, la primera, denominada pre-procesamiento, es la encargada de adecuar las imágenes con procesos de filtrado y comprensión. La segunda etapa es la correspondiente a la extracción de características para obtener los atributos de las imágenes y diferenciarlas de manera correcta. Finalmente, la etapa de clasificación, que es la que relaciona las clases con las imágenes analizadas con la técnica Lambda.

Palabras clave


Lógica difusa; Lamda; Reconocimiento facial; Análisis de componentes principales;

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Referencias


Efraty, B., Bilgazyev, E. “Profile-based 3D-aided face recognition. J. Pattern Recognition”, vol 45, pp. 43-53, 2012.

Ngoc-Son Vu, Hannah M. Dee, Caplier, A. “Face recognition using the POEM descriptor”, J. Pattern Recognition, Vol 45, pp. 2478- 2488, 2012.

R. Wildes et al. “A System for Automated Iris Recognition”, Proc. 2nd IEEE Workshop Applicat. Comput. Vision, pp. 28, 1994.

Xiaoyang Tan, Songcan Chen, Zhi-Hua Zhou, Fuyan Zhang. “Face recognition from a single image per person: A survey”, J Pattern Recognition, Vol 39, pp. 1725- 1745, 2006.

L. Ma, T. Tan, Y. Wang and D. Zhang. “Personal Identification Based on Iris Texture Analysis”, IEEE, pp. 15, 2003.

A. H. Proença and L. A. Heidelberg. “ UBIRIS: A Noisy Iris Image Database “, SpringerLink, 18 de noviembre de 2005. Image Analysis and Processing – ICIAP, Vol. 3617, pp. 970- 977, 2005.

X. Zhang, Y. Gao. “Face recognition across pose: A review”. J Pattern Recognition, vol 42, pp. 2876-2896, 2009.

S. L. Phung. A. Bouserdoum. D. Chai. “Skin Segmentation Using Color Pixel Classification: Analysis and Comparison”. IEEE sections on pattern analysis and machine intelligence, vol. 27, no. 1, pp. 148-154, 2005.

J. Daugman and C. Downing. “Epigenetic randomness, complexity and singularity of human iris patterns”. Proc. R. Soc. Lond. B 268, pp. 1737-1740, 2001

J. A. Martin. Clasificación difusa, inteligencia artificial para la supervisión de procesos industriales, Universidad de los Andes, Consejo de Publicaciones, pp. 83-97, 2007.

N. Piera, P. Desroches, J. Aguilar. “An incremental conceptual clustering system”. Report technique 89420, LAAS/CNRS, 1989.

J. Aguilar, M. Balssa, R López. “Estimation recursive d’une partition. Examples d’apprentissage et autoapprentissagedansRn et In”. Rapport technique 880I39, LAAS/CNRS, 1980.

C. Uribe, C. Isaza, O. Gualdrón, C. Durán, A. Carvajal.: A Wrapper Approach Based on Clustering for Sensors Selection of Industrial Monitoring Systems, DCS – 2010 Int. Workshop. Fukuoka Japón, Nov. 4-6, 2010.

BouchraLamrini, Marie-Véronique Le Lann, Ahmed Benhammou, ElKhadirLakhal. “Detection of functional states by the LAMDA classification technique: application to a coagulation process in drinking water treatment”. J Comptes Rendus Physique, Vol. 6, Issue 10, pp. 1161-1168, 2005.

A. Orantes, T. Kempowsky, M.-V. Le Lann, J. Aguilar-Martin. “A new support methodology for the placement of sensors used for fault detection and diagnosis”. J Chemical Engineering and Processing: Process Intensification, Volume 47, Issue 3, pp. 330- 348, 2008.

J. Quevedo, V. Puig, G. Cembrano, J. Blanch, J. Aguilar, D. Saporta, G. Benito, M. Hedo, A. Molina. “Validation and reconstruction of flow meter data in the Barcelona water distribution network”. J.Control EngineeringPractice, Vol. 18, Issue 6, pp. 640-651, 2010.

Andrei Doncescu, Joseph Aguilar-Martin, Jean-Charles Atine. “Image color segmentation using the fuzzy tree algorithm T- LAMDA”. J Fuzzy Sets and Systems, Volume 158, Issue 3, pp. 230-238, 2007.

Tarazona Giovani, Tesis de Grado, “Estudio, diseño e implementación de un sistema de reconocimiento facial basado en inteligencia artificial con proyección a sistemas automáticos de seguridad” Universidad de Pamplona, 2010.




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