3 research outputs found

    M茅todo de extracci贸n de rasgos faciales para la autenticaci贸n de personas

    Get PDF
    "Dentro de la visi贸n por computadora, existen diferentes 谩reas de investigaci贸n, como: identificaci贸n, reconocimiento y autenticaci贸n. Actualmente, la autenticaci贸n de personas se ha convertido en una forma de mantener la seguridad en diferentes 谩mbitos. Existen diversas maneras de autenticar personas, como utilizando su voz, huella dactilar, rasgos faciales o su iris. En los 煤ltimos a帽os, se han desarrollado un sin fin de algoritmos de seguridad capaces de autenticar personas a trav茅s de sus rasgos faciales, pero estos algoritmos o sistemas de seguridad, tienen un buen rendimiento bajo ciertas circunstancias, como que la persona est茅 de frente a la c谩mara de vigilancia, que haya una buena iluminaci贸n o que se cuente con una buena c谩mara. Tomando en cuenta las especificaciones de los sistemas existentes y sus peque帽as ineficiencias, en este trabajo se presenta el dise帽o de un m茅todo de extracci贸n de rasgos faciales, el cual, por sus caracter铆sticas y precisi贸n, servir谩 para el proceso de autenticaci贸n de personas. Este m茅todo fue dise帽ado, tratando de abordar las caracter铆sticas de los algoritmos existentes y que, adem谩s, como aportaci贸n, abarque la opci贸n de que la persona sea autenticada no solo cuando est茅 de frente a la c谩mara, sino tambi茅n estando de perfil"

    EVALUACI脫N DE REDES NEURONALES PULSANTES PARA DETECCI脫N DE CAMBIOS EN IM脕GENES SATELITALES

    Get PDF
    ResumenExisten diversas aplicaciones dentro del procesamiento digital como el an谩lisis del subsuelo, identificaci贸n de cambios en la vegetaci贸n despu茅s de un fen贸meno meteorol贸gico, modificaciones en zonas urbanas, entre otras. Hay una gran variedad de m茅todos que son aplicados para el an谩lisis de im谩genes satelitales como el an谩lisis de textura, la detecci贸n de bordes, aplicaci贸n de la matriz de co-ocurrencia, etc茅tera. Otro m茅todo usado es el de PCNN (Pulse-Coupled Neural Networks), en el cual cada neurona en la red corresponde a un pixel en escala de grises, estas neuronas entran a un proceso que en uni贸n con un umbral generan un pulso como respuesta. En el presente trabajo se tiene como objetivo la evaluaci贸n del m茅todo de PCNN para detecci贸n de cambios en im谩genes satelitales. Primeramente, se hizo el registro de dos im谩genes satelitales de a帽os diferentes, posteriormente se seleccionaron las regiones a analizar y a aplicar el m茅todo de PCNN con un total de 20 iteraciones por cada regi贸n. Tras analizar los resultados obtenidos, se concluye que las iteraciones generadas por el algoritmo de PCNN generan un patr贸n que es 煤til para el an谩lisis de cambios estructurales, de igual manera los valores de las gr谩ficas pueden ser analizados para determinar los cambios estructurales.Palabras Claves: Detecci贸n de cambios, im谩genes satelitales, redes neuronales pulsantes.聽AbstractThere are various applications within the digital processing such as the analysis of the subsoil, identifying changes in vegetation after a weather phenomenon, changes in urban areas, among others. There are a variety of methods that applied the analysis of satellite images as texture analysis, edge detection, application of co-occurrence matrix, and so on. Another method used is PCNN (Pulse-Coupled Neural Networks), in which each neuron in the network corresponds to a pixel grayscale, these neurons enter a process in conjunction with a threshold generate a pulse in response. In this papier, it has target at evaluating the PCNN method for detecting changes in satellite images. First was the registration of two images from different years, then the regions were selected and analyzed applying the method PCNN a total of 20 iterations for each region. After analyzing the results, it is concluded that the iterations generated by the algorithm PCNN generate a pattern that is useful for the analysis of structural changes, just as the values of the graphs can be analyzed to determine the structural changes. Keywords: Detection of changes, satellite imagery, pulsed neural networks

    Detecci贸n de cambios estructurales en im谩genes satelitales de zonas urbanas

    No full text
    "La detecci贸n de cambios estructurales en im谩genes satelitales ha tenido gran importancia a lo largo de los 煤ltimos a帽os tras la necesidad de realizar un an谩lisis m谩s detallado de las zonas urbanas. Este an谩lisis es implementando diversas t茅cnicas de an谩lisis, como el an谩lisis de textura, detecci贸n de bordes, aplicaci贸n de transformadas, filtros digitales, operaciones morfol贸gicas, como dilataci贸n, erosi贸n, entre otras. La dilataci贸n consiste en unir pixeles aislados y engrosar la imagen, mientras que la erosi贸n es lo contrario a la dilataci贸n, a铆sla pixeles que no est谩n tan cercanos, y adelgaza la imagen
    corecore