SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE ROSTROS UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES

En este trabajo se presenta un método para el reconocimiento de rostros, robusto a cambios de iluminación, postura y expresiones faciales. El método propuesto se encuentra dividido en dos etapas fundamentales; la primera que consiste en la extracción de características faciales por medio de la transformada wavelet discreta (TWD) y la segunda en la clasificación de patrones mediante la red neuronal perceptrón multicapa (MLP) a partir de los vectores característicos extraídos. La TWD es utilizada con la finalidad de construir un subespacio característico de bajas dimensiones expandido por medio de funciones wavelets a partir del espacio original de la imagen. La representación wavelet describe las características faciales de forma más robusta y simple que la representación original de la imagen. Las variaciones entre vectores característicos debido a los cambios de identidad son mayores que las variaciones intraclase producidas por cambios de iluminación, postura y expresión facial