Reconocimiento de rostros y gestos faciales mediante un análisis de relevancia con imágenes 3D

Abstract

El reconocimiento facial tridimensional busca subsanar las falencias que presentan los métodos basados en imágenes bidimensionales. Este tipo de reconocimiento tiene la ventaja de que las representaciones no son afectadas por cambios en la iluminación, dado que viene dada como una nube de puntos o una malla 3D donde la geometría juega un papel crucial. En este trabajo se presenta un sistema de reconocimiento de rostros, que utiliza un conjunto de descriptores de forma 3D, seleccionados a partir de un análisis de relevancia mediante coeficientes de Fisher en diferentes regiones del rostro que hacen parte de un modelo antropométrico del rostro. Se realizó un conjunto de experimentos para reconocer individuos e identificar sus expresiones y género a partir del análisis de relevancia planteado. Los resultados obtenidos muestran que la elección de características utilizando un análisis de relevancia incrementa el rendimiento del sistema de reconocimiento.

Keywords

• análisis de relevancia
• aprendizaje de máquina
• descriptores de forma 3D
• reconocimiento de rostros 3D
• segmentación 3D.