Eigenfaces de imagen reducida para el reconocimiento automático de rostros
- Autores
- Chichizola, Franco; De Giusti, Armando Eduardo; Naiouf, Marcelo
- Año de publicación
- 2003
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En este trabajo se presenta un nuevo algoritmo para el reconocimiento automático de rostros Eigenfaces de Imagen Reducida basado en el modelo Eigenfaces buscando mejorar el porcentaje de reconocimiento. Se desarrollaron dos algoritmos diferentes del método original de Eigenfaces para comparar los resultados obtenidos por el nuevo modelo bajo distintas condiciones, como lo son la cantidad de personas, y la cantidad de fotos de cada una de ellas. En la experimentación se utilizó una base de datos limitada de imágenes que han sido normalizadas internacionalmente. Con este método presentado se logran dos importantes ventajas con respecto a los modelos anteriores: se mejora el porcentaje de aciertos en el reconocimiento, y permite trabajar con un conjunto de imágenes mayor para el entrenamiento.
Eje: Computación gráfica, Imágenes y Visualización (CGI)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Visual
Reducción de la imagen
Reconocimiento de Patrones
COMPUTER GRAPHICS
Análisis de Componente Principal
Eigenfaces
Rostros - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22881
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Eigenfaces de imagen reducida para el reconocimiento automático de rostrosChichizola, FrancoDe Giusti, Armando EduardoNaiouf, MarceloCiencias InformáticasVisualReducción de la imagenReconocimiento de PatronesCOMPUTER GRAPHICSAnálisis de Componente PrincipalEigenfacesRostrosEn este trabajo se presenta un nuevo algoritmo para el reconocimiento automático de rostros Eigenfaces de Imagen Reducida basado en el modelo Eigenfaces buscando mejorar el porcentaje de reconocimiento. Se desarrollaron dos algoritmos diferentes del método original de Eigenfaces para comparar los resultados obtenidos por el nuevo modelo bajo distintas condiciones, como lo son la cantidad de personas, y la cantidad de fotos de cada una de ellas. En la experimentación se utilizó una base de datos limitada de imágenes que han sido normalizadas internacionalmente. Con este método presentado se logran dos importantes ventajas con respecto a los modelos anteriores: se mejora el porcentaje de aciertos en el reconocimiento, y permite trabajar con un conjunto de imágenes mayor para el entrenamiento.Eje: Computación gráfica, Imágenes y Visualización (CGI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2003-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf812-823http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22881spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:55:12Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22881Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:55:13.064SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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En este trabajo se presenta un nuevo algoritmo para el reconocimiento automático de rostros Eigenfaces de Imagen Reducida basado en el modelo Eigenfaces buscando mejorar el porcentaje de reconocimiento. Se desarrollaron dos algoritmos diferentes del método original de Eigenfaces para comparar los resultados obtenidos por el nuevo modelo bajo distintas condiciones, como lo son la cantidad de personas, y la cantidad de fotos de cada una de ellas. En la experimentación se utilizó una base de datos limitada de imágenes que han sido normalizadas internacionalmente. Con este método presentado se logran dos importantes ventajas con respecto a los modelos anteriores: se mejora el porcentaje de aciertos en el reconocimiento, y permite trabajar con un conjunto de imágenes mayor para el entrenamiento. Eje: Computación gráfica, Imágenes y Visualización (CGI) Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) |
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En este trabajo se presenta un nuevo algoritmo para el reconocimiento automático de rostros Eigenfaces de Imagen Reducida basado en el modelo Eigenfaces buscando mejorar el porcentaje de reconocimiento. Se desarrollaron dos algoritmos diferentes del método original de Eigenfaces para comparar los resultados obtenidos por el nuevo modelo bajo distintas condiciones, como lo son la cantidad de personas, y la cantidad de fotos de cada una de ellas. En la experimentación se utilizó una base de datos limitada de imágenes que han sido normalizadas internacionalmente. Con este método presentado se logran dos importantes ventajas con respecto a los modelos anteriores: se mejora el porcentaje de aciertos en el reconocimiento, y permite trabajar con un conjunto de imágenes mayor para el entrenamiento. |
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