Sistema no-supervisado de clasificación de rostros con técnicas basadas en CBIR Public Deposited
En este trabajo se propone una metodología para la clasificación de imágenes de rostros. Para esto se usa un conjunto de rasgos descriptivos obtenidos a partir de un conjunto de puntos de interés seleccionados dentro del rostro, usando el clasificador k-NN; se pretende robustecer el análisis de rasgos geométricos por medio de los puntos de interés SURF, con el análisis de características estadísticas. El propósito de este trabajo es verificar qué tan discriminantes son las características de la media, la desviación estándar y la homogeneidad, provenientes de la matriz de coocurrencia, para describir las diferentes características de textura presentes en el rostro. Se propone el uso del algoritmo k-medias con el fin de encontrar racimos (clusters) no correlacionados de las imágenes de los rostros. El trabajo de extracción de características es sumamente costoso en cómputo y tardado, por lo que se propone de la misma manera utilizar el cómputo paralelo, para acelerar la etapa de procesamiento de las imágenes, la extracción de características y obtener resultados en un tiempo menor, ya que se plantea implementar el uso de esta metodología en bases de datos masivas (big data). Finalmente se logró una clasificación de rostros al 100 % bajo condiciones controladas y se propuso una arquitectura en paralelo de cómputo escalable con resultados muy satisfactorios. Descriptores: Clasificación de rostros, puntos de interés, algoritmo k-medias, clasificador k-NN, cómputo paralelo.
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