Sistema de reconocimiento facial
De Wikipedia, la enciclopedia libre
Un sistema de reconocimiento facial es una aplicación dirigida por ordenador para identificar automáticamente a una persona en una imagen digital, mediante la comparación de determinadas características faciales a partir de una imagen digital o un fotograma de una fuente de vídeo. Una de las maneras de hacer esto es mediante la comparación de determinados rasgos faciales de la imagen facial y una base de datos.
Es utilizado principalmente en Sistemas de Seguridad para el reconocimiento de los usuarios. Consiste en un lector que define las características del rostro, y al solicitar acceso se verifica que coincidan las características del usuario con la BD.
Es poco confiable ya que las características de nuestro rostro al paso de tiempo tienden a cambiar.
Se suelen utilizar en los sistemas de seguridad y puede ser comparado a otros biometría como huella digital o los sistema de reconocimiento usando escaneo del iris.
Contenido |
[editar] Técnicas
[editar] Tradicionales
Algunos algoritmos de reconocimiento facial se enfrenta a identificar lugares de extracción, o características, de una imagen a partir de la cara del sujeto. Por ejemplo, un algoritmo puede analizar la posición relativa, tamaño y / o la forma de los ojos, nariz, pómulos y mandíbula. Estas funciones se utilizan para buscar otras imágenes con características coincidentes.
Otros algoritmos intentan normalizar una galería de imágenes de la cara y luego comprimir los datos de la cara, guardando sólo los datos en la imagen que sean útiles para la detección de rostros. La imagen posterior se comparará con los datos del rostro.
Algunos algoritmos populares de reconocimiento: eigenface, fisherface, el modelo de Markov, y el neuronal.
[editar] 3-D
Una nueva tendencia emergente, es el reconocimiento facial tridimensional. Esta técnica utiliza sensores en 3-D para captar información sobre la forma de una cara. Esta información se utiliza luego para identificar rasgos distintivos en la superficie de una cara, como el contorno del ojo, nariz y barbilla.
Una ventaja del reconocimiento facial en 3-D es que no se ve afectada por los cambios en iluminación al igual que otras técnicas. También puede identificar una cara en cierta variedad de ángulos de visión, incluyendo una vista de perfil.
[editar] Análisis de textura de la piel
Otra tendencia emergente utiliza los detalles visuales de la piel, como se refleja en estándar digital o imágenes escaneadas. Esta técnica, llamada análisis de texturas de piel, analiza las lineas únicas, patrones y manchas evidentes en la piel de una persona en un espacio matemático.
Las pruebas han demostrado que añadiendo el análisis de texturas de piel al proceso de reconocimiento, el rendimiento puede aumentar de 20 a 25 por ciento.
