Técnica eficiente para reconocimiento facial global utilizando wavelets y máquinas de vectores de soporte en imágenes 3D

La presente investigación se desarrolla en el marco de los sistemas de reconocimiento facial automático de imágenes, que consisten en procesar las imágenes de caras de personas utilizando métodos estadísticos y matemáticos de extracción de características y de clasificación de imágenes, para conocer si un individuo se encuentra en una determinada clase, y finalmente hallar su identidad. El tratamiento automático de una cara es complicado, debido a que se presenta varios factores que le afectan, como la posición de la cara, la expresión, la edad, la raza, el tipo de iluminación, el ruido, y objetos como lentes, sombrero, barba entre otros. El procesamiento se realiza de forma global, en donde se procesa toda la cara. Se sabe que procesar las imágenes de manera global es más rápido, práctico y fiable que las basadas en rasgos. Además, se conoce que procesar imágenes en tres dimensiones es más real y consistente que en dos dimensiones. El principal objetivo de la tesis que se propuso fue desarrollar una técnica eficiente de reconocimiento facial con rasgos globales, y con imágenes en tres dimensiones. Para ello, se seleccionó los algoritmos más eficientes para extracción de características, filtros de Gabor, y el algoritmo para clasificación, máquina de vectores de soporte (SVM). Este último algoritmo, su eficiencia varía de acuerdo a la función núcleo o kernel, por ello en esta tesis se trabajaron con tres kernel: líneal, gauseano y cúbico. Estos sistemas constan de dos procesos necesarios: 1) Entrenamiento, y 2) Pruebas. Lo que permitió establecer un modelo de reconocimiento facial global para dos y tres dimensiones respectivamente. La técnica fue procesada primero para imágenes 2D, luego para imágenes 3D. Y se utilizó el método de validación cruzada en ambos casos para aprobarlo. Los mejores resultados obtenidos con la técnica alcanzada son 96% de eficiencia con base de datos de imágenes de dos dimensiones; y 98,4% con base de datos de imágenes de tres dimensiones. Finalmente, se hace una comparación de los resultados alcanzados con otros trabajos de investigación similares, obteniéndose mayor eficiencia con este trabajo

Optimisation approaches for data mining in biological systems

The advances in data acquisition technologies have generated massive amounts of data that present considerable challenge for analysis. How to efficiently and automatically mine through the data and extract the maximum value by identifying the hidden patterns is an active research area, called data mining. This thesis tackles several problems in data mining, including data classification, regression analysis and community detection in complex networks, with considerable applications in various biological systems. First, the problem of data classification is investigated. An existing classifier has been adopted from literature and two novel solution procedures have been proposed, which are shown to improve the predictive accuracy of the original method and significantly reduce the computational time. Disease classification using high throughput genomic data is also addressed. To tackle the problem of analysing large number of genes against small number of samples, a new approach of incorporating extra biological knowledge and constructing higher level composite features for classification has been proposed. A novel model has been introduced to optimise the construction of composite features. Subsequently, regression analysis is considered where two piece-wise linear regression methods have been presented. The first method partitions one feature into multiple complementary intervals and ts each with a distinct linear function. The other method is a more generalised variant of the previous one and performs recursive binary partitioning that permits partitioning of multiple features. Lastly, community detection in complex networks is investigated where a new optimisation framework is introduced to identify the modular structure hidden in directed networks via optimisation of modularity. A non-linear model is firstly proposed before its linearised variant is presented. The optimisation framework consists of two major steps, including solving the non-linear model to identify a coarse initial partition and a second step of solving repeatedly the linearised models to re fine the network partition