Análisis de la influencia del ángulo lumínico sobre el rendimiento de las técnicas de reconocimiento facial basadas en la apariencia lineal

• Autores: Bautista Mendoza, Dennis, Miñano Pereira, Paulo Sergio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Privada Antenor Orrego
• Repositorio: UPAO-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upao.edu.pe:20.500.12759/5555
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12759/5555
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Facial; Apariencia; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.00

El presente trabajo de Investigación propone el análisis de la influencia del ángulo lumínico sobre el rendimiento de las técnicas de reconocimiento facial basadas en la apariencia lineal con la finalidad de determinar el grado de asertividad de cada técnica a diferentes ángulos de luz. El estudio corresponde a una investigación aplicada y cuasi-experimental, cuya unidad de análisis es la captura de rostros con variaciones angulares de iluminación en el plano coronal. La metodología desarrollada comprende: la recopilación documental e investigación de las técnicas de reconocimiento basadas en apariencia lineal más utilizadas en sistemas embebidos; el desarrollo de cada sistema de reconocimiento, la implementación de algoritmos base para cada técnica, y la toma fotografías de los rostros de colaboradores con diferentes ángulos de iluminación. Para el desarrollo de la técnica PCA, se elaboró dos algoritmos, el primero: encargado del procesamiento y reordenamiento de la matriz de datos de las fotos y el segundo: encargado de la tarea de reconocimiento, cuya tarea es hallar las distancias euclidianas y así determinar el rostro que tuviera un porcentaje mayor de coincidencia de características faciales. Para la técnica LDA, se empleó el algoritmo Fisher, FLD (Fisher Linear Discriminant). Para LPP, dado que su tratamiento adquiere mayor complejidad, se optó por desarrollar dos códigos complementarios y así desarrollar su funcionamiento. Finalmente, se empleó un algoritmo particular para obtener las distancias euclidianas y, a su vez, poder ejecutar posteriormente el reconocimiento de dicha técnica. Para la implementación se utilizó MatLab; aprovechando su herramienta GUIDE se desarrolló una plataforma de simple funcionamiento y autonomía. Los resultados mostrados en gráficas comparativas entre los rendimientos de las técnicas PCA, LDA y LPP, sobre las fotografías bajo la influencia de los diferentes ángulos lumínicos muestran que, para ángulos de iluminación superiores a 20° del eje horizontal del rostro la degradación de la eficacia es de al menos el 40% en las tres técnicas empleadas.