Saber UCV
Repositorio Institucional
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https://saber.ucv.ve/handle/10872/20179
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| Title: | Reconocimiento facial combinando técnicas de extracción de características con redes neuronales convolucionales |
| Authors: | Sisco, Yilber |
| Keywords: | data mining HOG, SIFT, LBP inteligencia artificial |
| Issue Date: | 15-Oct-2019 |
| Abstract: | Resumen Este documento describe un método para el reconocimiento de rostros a partir de la combinación de distintos modelos utilizando técnicas de transferencia del aprendizaje y redes neuronales. El trabajo tiene como objetivo evaluar y comparar el rendimiento de distintos modelos de reconocimiento facial, así como también, el resultado de la combinación de ellos. Los modelos estudiados están basados en Histogramas de la Orientación de los Gradientes (HOG), Transformaciones de Características Invariantes a la Escala (SIFT), Histogramas de Patrones Locales Binarios (HLBP) y Redes Neuronales Convolucionales (CNN). El entrenamiento de los modelos de reconocimiento facial se efectúa a partir de un conjunto de imágenes adquiridas bajo distintas condiciones de iluminación, pose y expresión. Palabras Claves: visión por computador, data mining, HOG, SIFT, LBP, redes neuronales, redes neuronales convolucionales, OpenCV, machine learning inteligencia artificial |
| Description: | Sisco,Yilber(2018)Reconocimiento facial combinando técnicas de extracción de características con redes neuronales convolucionales. Trabajo de Grado presentado ante la Universidad Central de Venezuela para optar por el Título de Magister Scientiarum, Mención Ciencias de la Computación |
| URI: | http://hdl.handle.net/10872/20179 |
| Appears in Collections: | Maestría |
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