Reconocimiento de expresiones faciales empleando memorias asociativas Alfa-Beta

Abstract

El presente trabajo de tesis orienta su atención en la compleja tarea del reconocimiento automático de las expresiones faciales, el propósito principal es probar la asertividad y competitividad de las memorias asociativas de tipo Alfa-Beta en el reconocimiento automático de expresiones faciales. La primera parte de la tesis brinda una breve introducción, la cual enfatiza la importancia de las expresiones faciales en la comunicación humana, incluyendo los estudios más relevantes dedicados a la búsqueda e interpretación de dichas expresiones, con el objetivo de entender la sinergia entre estos conocimientos y las recientes innovaciones tecnológicas que dan como resultado el diseño de algoritmos que permiten reconocer las expresiones faciales de forma automática. Posteriormente se presenta el estado del arte de los trabajos que en los diez últimos años han mostrado un significativo avance en ésta área, seguidamente se realiza un análisis de las dos fases más importantes del proceso automático de reconocimiento de las expresiones faciales, incluyendo una breve descripción de los métodos típicamente empleados en la solución de cada fase y los principales problemas que atañen a este proceso. Finalmente se presentan los resultados obtenidos del diseño e implementación de la memoria asociativa de tipo Alfa-Beta, comparándose con los resultados de otros investigadores que han utilizado algún método distinto de clasificación para reconocer las expresiones faciales. Concluyendo que el alto desempeño de las memorias asociativas Alfa-Beta brindan una solución viable y realmente competitiva en la tarea de reconocimiento automático de expresiones faciales.