Reconocimiento facial de personas basado en el análisis de componentes principales PCA

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dc.contributor.advisorPeralta Lujan, José Luis
dc.contributor.authorCollantes Arana, Alan Alfredo
dc.contributor.authorSari Bustos, Dany Richard
dc.date.accessioned8/28/2017 12:58
dc.date.available8/28/2017 12:58
dc.date.issued2013
dc.descriptionIn the present thesis, there carried out the study of the mathematical technique of the Analysis of Principal Components – PCA. It was used for the persons' facial recognition and gotten to decrease the rate of mistake. To get this aim, it used images that were taken of the base faces of the Olivetti Research Laboratory, which have low resolution and are in grayscale._x000D_ With the purpose of achieving better results in the recognition, the first step that was realized is to apply a series of Gabor's Filters, in different frequencies and orientations, searching with this to highlight the most relevant characteristics of the face in the images._x000D_ On these images obtained of Gabor's Filter, the second step was realized with the application of the technique of the Analysis of Principal Components - PCA, the purpose of decreasing the dimension of the set of patterns that they represent the faces of training, where there are obtained the " Vectors of Characteristics " of the faces, also known as "Eigenvectores". Finally, the third step, our image of proof is transformed to the new dimension, through the Eigenvectores, and in this way is obtained the recognition of the subject._x000D_ In addition, it realized the comparison of the results that were obtained of the combination of Gabor's Filters and the Analysis of Principal Components- PCA, with the results of the application of the method of the Analysis of Principal Components - PCA, demonstrating in such a way that the achievement of better results as to the rate of mistake of the recognitiones_PE
dc.description.abstractEn la presente Tesis se llevó a cabo el estudio de la técnica matemática del Análisis de Componentes Principales - PCA, utilizada para el reconocimiento facial de personas, buscando disminuir la tasa de error. Para ello se utilizó imágenes tomadas de la base de rostros del Laboratorio de Investigación de Olivetti, las cuales tienen baja resolución y están en escala de grises._x000D_ Con la finalidad de obtener mejores resultados en el reconocimiento, el primer paso que se realizó es aplicar una serie de Filtros de Gabor, a diferentes frecuencias y orientaciones, buscando con esto resaltar las características más relevantes del rostro en las imágenes. Sobre estas imágenes obtenidas del Filtro de Gabor, como segundo paso se realizó la aplicación de la técnica del Análisis de Componentes Principales - PCA, con la finalidad de reducir la dimensión del conjunto de patrones que representan a los rostros de entrenamiento, en donde se obtiene los "Vectores de Características" de los rostros, también conocidos como “Eigenvectores”. Finalmente como tercer paso, nuestra imagen de prueba es transformada a la nueva dimensión, mediante los Eigenvectores, y de esta forma se obtiene el reconocimiento del sujeto._x000D_ Además se realizó la comparación de los resultados obtenidos de la combinación de los Filtros de Gabor y el Análisis de Componentes Principales - PCA, con los resultados de la aplicación de únicamente el método del Análisis de Componentes Principales - PCA, demostrando de esta manera la obtención de mejores resultados en cuanto a la tasa de error del reconocimientoes_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14414/8553
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRUes_PE
dc.subjectReconocimiento facial, Análisis PCAes_PE
dc.titleReconocimiento facial de personas basado en el análisis de componentes principales PCAes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineInformáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Informáticoes_PE
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