Thesis
Elaboración de algoritmos para la extracción de características de rostros con MATLAB
Fecha
2012-04-24Registro en:
Rodríguez Sánchez, Jazmín. (2010). Elaboración de algoritmos para la extracción de características de rostros con MATLAB (Maestría en Ciencias de Ingeniería en Microelectrónica). Instituto Politécnico Nacional, Sección de Estudios de Posgrado e Investigación, Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, Unidad Culhuacán, México.
Autor
Rodríguez Sánchez, Jazmín
Institución
Resumen
RESUMEN: El reconocimiento de rostros actualmente es un método muy práctico ampliamente utilizado en la
identificación de personas dada su utilidad frente a los demás métodos biométricos. El desarrollo
de este método, pese a ser uno de los métodos más útiles de la biometría, ha sido gradual en
comparación con los desarrollos en otras áreas de la biometría, por lo que este trabajo está
enfocado al desarrollo de herramientas prácticas que favorezcan un avance más sencillo en esta
área.
El presente trabajo de extracción de características se desarrollo con el propósito de realizar una
implementación que permita a los programadores generar más mejoras y con mayor rapidez
utilizando los métodos de extracción de características Eigenfaces, Filtro de Gabor y Transformada
Discreta de Wavelet.
Este sistema se basa en la obtención de vectores característicos e imágenes donde se extraen las
características principales obtenidos por alguno de los métodos antes mencionados, permitiendo
demostrar que los vectores característicos son diferentes para cada persona y presentan pequeñas
variaciones si la imagen de un individuo sufre cambios no muy significativos. El enfoque de este
proyecto en estos métodos es debido a que estos son los de mayor difusión en lo que corresponde
a extracción de características dada su practicidad y facilidad de manejo.
Es importante mencionar que el toolbox que se realizo permite al usuario de manera amigable
utilizar los datos obtenidos como más le convenga haciendo que sea sencillo su almacenamiento
y utilización en algún otro método para cualquier necesidad que pudiese tener el usuario en un
futuro.
El toolbox cuenta con cuatro ventanas de trabajo de las cuales la primera muestra un menú con
los métodos de extracción que puede utilizar el usuario, una vez seleccionado el método le sitúa
en una sub-ventana correspondiente al método seleccionado, en esta ventana se podrá realizar
el análisis en donde se deberán ingresar los datos que en la ventana se especifican, de lo contrario no permitirá realizar el análisis. De las ventanas principales del toolbox las tres restantes
varían con relación al método seleccionado de tal forma que puedan ser utilizadas de una forma
más personalizada.
El sistema pretende ser una herramienta de trabajo para cualquier analista de imágenes que
empleen biometrías de rostros con diferentes aplicaciones, aunque debido a las características del
toolbox se puede realizar el análisis de cualquier tipo de imagen no solo el de rostros. Esto mismo
podría incluso ser utilizado para implementarse en diversos métodos de biometría, siendo de esta
forma un método no exclusivo para el reconocimiento de rostros. ABSTRACT: Actually face recognition is a practic method used in people recognition because of its huge utility
compared with other methods. The development of this method has been gradual comparing with
the advances of the other methods that is why this work is focus in the development of practical
tools that allow an easier use in this area.
The actual work based on Feature extraction was developed with the purpose of making an
implementation that allows people who is in charge of programming to create better and faster
solutions working with different feature extraction method such as Eigenfaces, Gabor filter and
Discrete Wavelet Transform.
This system is based on the obtention of features vectors and images where the main features are
obtained with the methods before talked, and this system allows recognizing that the features
vectors are different for each person and they have little variations.
It is important to mention that the toolbox that was made for this project allows people to use the
obtained data as it is more convenient for them, making its use simpler and friendly
The toolbox has 4 working windows, the first one shows the main menu with the different feature
extraction methods that the user can select. Once the user has selected the method it will appear
another window in which you can make the analysis. This is the window where the user will
introduce all data that is required in the window, on the opposite it won’t be possible the analysis.
From the main windows of the toolbox the other 2 working windows vary depending on the
method so it can be used more specific.
The system is a tool work, so people working on imaging analysis that use face biometrics with
different applications can use the toolbox because of its characteristics, so not only face
recognition can be done it can be done any imaging analysis. The toolbox can be used in different
biometric methods; it is not exclusively for face recognition.