Robust Face Recognition System Based on a Multi-Views Face Database

In this chapter, we describe a new robust face recognition system base on a multi-views face database that derives some 3-D information from a set of face images. We attempt to build an approximately 3-D system for improving the performance of face recognition. Our objective is to provide a basic 3-D system for improving the performance of face recognition. The main goal of this vision system is 1) to minimize the hardware resources, 2) to obtain high success rates of identity verification, and 3) to cope with real-time constraints. Using the multi-views database, we address the problem of face recognition by evaluating the two methods PCA and ICA and comparing their relative performance. We explore the issues of subspace selection, algorithm comparison, and multi-views face recognition performance. In order to make full use of the multi-views property, we also propose a strategy of majority voting among the five views, which can improve the recognition rate. Experimental results show that ICA is a promising method among the many possible face recognition methods, and that the ICA algorithm with majority-voting is currently the best choice for our purposes

Reducción de dimensiones para clasificación de datos multidimensionales usando medidas de información

El enorme desarrollo tecnológico ha creado un concepto de información con áreas extensas de aplicación para tareas referentes al entrenamiento de sistemas automáticos. Este trabajo propone una metodología basada en el análisis de componentes independientes (ICA), que incluye el uso de medidas de información, para realizar reducción de dimensiones en conjuntos de datos multidimensionales. La metodología usa un principio de relevancia, con el fin de hallar la representación reducida mientras se conserva la estructura relacionada a la información inicial. La metodología se compara y se conjuga con un sistema básico de selección de características cuya función de evaluación usa la medida de entropía logrando mejores resultados en la clasificación

Reducción de dimensiones para clasificación de datos multidimensionales usando medidas de información

El enorme desarrollo tecnológico ha creado un concepto de información con áreas extensas de aplicación para tareas referentes al entrenamiento de sistemas automáticos. Este trabajo propone una metodología basada en el análisis de componentes independientes (ICA), que incluye el uso de medidas de información, para realizar reducción de dimensiones en conjuntos de datos multidimensionales. La metodología usa un principio de relevancia, con el fin de hallar la representación reducida mientras se conserva la estructura relacionada a la información inicial. La metodología se compara y se conjuga con un sistema básico de selección de características cuya función de evaluación usa la medida de entropía logrando mejores resultados en la clasificación

Reducción de dimensiones para clasificación de datos multidimensionales usando medidas de información

El enorme desarrollo tecnológico ha creado un concepto de información con áreas extensas de aplicación para tareas referentes al entrenamiento de sistemas automáticos. Este trabajo propone una metodología basada en el análisis de componentes independientes (ICA), que incluye el uso de medidas de información, para realizar reducción de dimensiones en conjuntos de datos multidimensionales. La metodología usa un principio de relevancia, con el fin de hallar la representación reducida mientras se conserva la estructura relacionada a la información inicial. La metodología se compara y se conjuga con un sistema básico de selección de características cuya función de evaluación usa la medida de entropía logrando mejores resultados en la clasificación

Implementación de un sistema de control de acceso basado en reconomiento facial

"En este artículo se presentan aspectos de la implementación de un sistema de control de acceso basado en reconocimiento facial. El mismo verifica en tiempo real si las personas que entran a las instalaciones forman parte de la base de datos del personal que labora en las mismas. Las condiciones de operación de este sistema son no colaborativas. Es decir, los usuarios no se ubicarán en posiciones específicas para la adquisición de las imágenes. Para solventar las dificultades que esto pueda acarrear, se han diseñado diferentes bloques de pre-procesamiento y ajuste de la imagen previa a la aplicación del algoritmo de reconocimiento facial. Además, bajo las condiciones de operación previstas, el sistema debe ser robusto a diferentes condiciones de iluminación y cantidad de rostros en las imágenes adquiridas. El sistema propuesto tiene por objetivo brindar una solución de seguridad a bajo costo y adaptado a los requerimientos de ambientes no controlados.

Prototipo de un dispensador automático de bebidas basado en visión artificial para estudio de experiencia de usuario

This paper presents several aspects of the implementation of a prototype of automatic beverage dispenser with computer vision functionalities. The system presents touchless technologies including face recognition for user identification and hand gesture recognition for beverage selection. This prototype is a test platform to explore the acceptance of these technologies by consumers and to compare it with other technologies such as touch screens. We present both the technical aspects of the device and some observations of human-machine interaction. The perspectives gained may be useful in the future for developing a commercial implementationEl presente trabajo presenta diversos aspectos de la implementación de un prototipo de sistema de venta de bebidas automático basado en visión artificial. Este sistema incorpora tecnologías de tipo sin contacto incluyendo reconocimiento facial para la identificación de usuario y reconocimiento de gestos para la selección de la bebida. Este prototipo se presenta como una plataforma de pruebas para explorar la aceptación de estas tecnologías en los usuarios y para compararla con otras tecnologías como las pantallas táctiles. Además de presentar los aspectos técnicos del dispositivo presentamos observaciones iniciales del estudio de interacción hombre máquina. Estas observaciones de interacción y de tipo técnica nos permiten proponer perspectivas de mejoras para esta plataforma y de las implementaciones comerciales de este tipo de dispositivo

Aggregation of importance measures for decision making in reliability engineering

This article investigates the aggregation of rankings based on component importance measures to provide the decision maker with a guidance for design or maintenance decisions. In particular, ranking aggregation algorithms of the literature are considered, a procedure for ensuring that the aggregated ranking is compliant with the Condorcet criterion of majority principle is presented and two original ranking aggregation approaches are proposed. Comparisons are made on a case study of an auxiliary feed-water system of a nuclear pressurized water reactor

A Robust Face Recognition Algorithm for Real-World Applications

The proposed face recognition algorithm utilizes representation of local facial regions with the DCT. The local representation provides robustness against appearance variations in local regions caused by partial face occlusion or facial expression, whereas utilizing the frequency information provides robustness against changes in illumination. The algorithm also bypasses the facial feature localization step and formulates face alignment as an optimization problem in the classification stage

Genetic And Evolutionary Biometrics:Multiobjective, Multimodal, Feature Selection/Weighting For Tightly Coupled Periocular And Face Recognition

The Genetic & Evolutionary Computation (GEC) research community has seen the emergence of a new subarea, referred to as Genetic & Evolutionary Biometrics (GEB), as GECs have been applied to solve a variety of biometric problems. In this dissertation, we present three new GEB techniques for multibiometric recognition: Genetic & Evolutionary Feature Selection (GEFeS), Weighting (GEFeW), and Weighting/Selection (GEFeWS). Instead of selecting the most salient individual features, these techniques evolve subsets of the most salient combinations of features and/or weight features based on their discriminative ability in an effort to increase accuracy while decreasing the overall number of features needed for recognition. We also incorporate cross validation into our best performing technique in an attempt to evolve feature masks (FMs) that also generalize well to unseen subjects and we search the value preference space in an attempt to analyze its impact in respect to optimization and generalization. Our results show that by fusing the periocular biometric with the face, we can achieve higher recognition accuracies than using the two biometric modalities independently. Our results also show that our GEB techniques are able to achieve higher recognition rates than the baseline methods, while using significantly fewer features. In addition, by incorporating machine learning, we were able to create FMs that also generalize well to unseen subjects and use less than 50% of the extracted features. Finally, by searching the value preference space, we were able to determine which weights were most effective in terms of optimization and generalization