Fisherfaces para la coincidencia de la cara Fisherfaces para la coincidencia facial le permite crear y modificar caras en el subespacio lineal 3D
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Fisherfaces para la coincidencia de la cara Descripción

Fisherfaces para la coincidencia facial le permite crear y modificar caras en el subespacio lineal 3D. Desarrollamos un algoritmo de reconocimiento facial que es insensible a la gran variación en la dirección de la iluminación y la expresión facial. Tomando un enfoque de clasificación de patrones, consideramos cada píxel en una imagen como una coordenada en un espacio de alta dimensión. Aprovechamos la observación de que las imágenes de una cara en particular, bajo una iluminación variable pero fijadas, se encuentran en un subespacio lineal en 3D del espacio de imagen de alta dimensión, si la cara es una superficie lambertina sin sombra. Sin embargo, ya que las caras no son las superficies verdaderamente lamberticas y, de hecho, producen autocalentamiento, las imágenes se desviarán de este subespacio lineal. En lugar de modelar explícitamente esta desviación, proyectamos linealmente la imagen en un subespacio de una manera que descuenta a esas regiones de la cara con una gran desviación. Nuestro método de proyección se basa en el discriminante lineal de Fisher y produce clases bien separadas en un subespacio de baja dimensión, incluso bajo una variación severa en la iluminación y las expresiones faciales. La técnica de EigenFace, otro método basado en proyectar linealmente el espacio de la imagen a un subespacio de baja dimensión, tiene requisitos de computación similares. Sin embargo, los resultados experimentales extensos demuestran que el método propuesto de "pescador" tiene tasas de error que son más bajas que las de la técnica de EigenFace para las pruebas en las bases de datos de Harvard y Yale Fase. Términos del índice: visión basada en la apariencia, reconocimiento facial, invariaciones de iluminación, discriminante lineal de Fisher, reconocimiento facial, coincidencia facial, identificación facial, PCA, análisis de componentes principales, pescadores. Requisitos: ■ Caja de herramientas de procesamiento de imágenes MATLAB

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