APP movil para el reconocimiento facial
Resumen
La tecnología del reconocimiento facial permite identificar individuos mediante análisis de las características del rostro que no pueden ser fácilmente alterados (los arcos superficiales, las zonas alrededor de los pómulos o los laterales de la boca). La tecnología se emplea habitualmente para comparar tomas de datas de caras a tiempo real incluso con movimiento con plantillas almacenadas, pero también puede emplearse para comparar imágenes estáticas como las de los pasaportes. El proceso de identificación facial se divide básicamente en dos tareas: detección y reconocimiento. La primera de ellas, la detección, comprende la localización de una o varias caras dentro de una imagen, ya sea fija o una secuencia de vídeo. La segunda tarea, el reconocimiento, consiste en la comparación de la cara detectada en el paso anterior con otras almacenadas previamente en una base de datos. Estos procesos, detección y reconocimiento, no deberían ser totalmente independientes debido a que según la forma en la que se detecte una cara puede ser prácticamente imposible su reconocimiento con caras de una base de datos detectadas de manera diferente, de ahí que los sistemas de reconocimiento facial estén fuertemente condicionados por la posición y orientación de la cara del sujeto con respecto a la cámara y las condiciones de iluminación en el momento de realizar la detección.
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Citas
(1) A. K. Jain, A. Ross and S. Prabhakar, "Biometrics: A Tool for Information Security", IEEE Transactions on information forensics and Security, Vol. 1, No. 2, pp. 125-143, June 2006.
(2) Anil K. Jain, Ajay Kumar, "Biometrics of Next generation: An overview", to appear in ‘Second Generation Biometrics’ Springer, 2010
(3) Gert M. Beumer, “Face recognition, a landmark tale”, PhD Thesis, October 16th 2009.
(4) Asker M. Bazer, Raymond N.J. Veldhuis, and Gerrie H. Croonen, “Likelihood Ratio-Based Detection of Facial Features”, pp. 323-329, 2003.
(5) G.M. Beumer, Q. Tao, A.M. Bazen, and R.N.J. Velhuis, “A landmark paper in face recognition”, 2006.
(6) Según el número de autores, adapte la zona correspondiente al nombre y filiación de manera oportuna. Intente no variar de manera notable el aspecto y tamaño de la zona.
(7) M. A. Turk and A. P. Pentland, “Face Recognition Using Eigenfaces”, Proc. IEEE,
(8) Laurenz Wiskott, Jean-Marc Felloues, Norbert Krüger, Christoph Von Der Malsburg, “Face recognition by Elastic Bunch Graph Matching”. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,vol. 19, no. 7, pp. 775-779, Julio de 1997.
(9) Luis Carlos Molina, Lluís Belanche, and Àngela Nebot. Feature selection algorithms: Asurvey and experimental evaluation. In Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on Data Mining, ICDM ’02, pages 306–, Washington, DC, USA, 2002. IEEE Computer Society.
(10) (Vieites, Enciclopedia de la Seguridad Informática. 2ª edición 2014)
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