dc.contributor |
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Teoria del Senyal i Comunicacions |
dc.contributor |
Tarrés Ruiz, Francisco |
dc.contributor.author |
González Ferreiro, Montserrat |
dc.date |
2007-12-14 |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/2099.1/4624 |
dc.language.iso |
spa |
dc.publisher |
Universitat Politècnica de Catalunya |
dc.rights |
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Spain |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/es/ |
dc.subject |
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Processament del senyal::Reconeixement de formes |
dc.subject |
Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació::Processament del senyal::Processament de la imatge i del senyal vídeo |
dc.subject |
Human face recognition (Computer science) |
dc.subject |
Reconocimiento facial |
dc.subject |
Análisis de imágenes |
dc.subject |
Descomposición en valores principales |
dc.subject |
Imagen 3D |
dc.subject |
VRML |
dc.subject |
Reconeixement de formes (Informàtica) |
dc.subject |
Imatges -- Processament -- Tècniques digitals |
dc.title |
Reconocimiento facial combinando técnicas 2D y 3D |
dc.type |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
dc.description.abstract |
El propósito del proyecto es permitir combinar imágenes 3D y 2D para realizar
un reconocimiento facial automático. Para ello se procesarán las imágenes 3D
de profundidad sin textura de la base de datos GavabDB para posteriormente
utilizarlas como imágenes de entrenamiento en un sistema de reconocimiento
facial que emplee el algoritmo de P2CA (Partial Principal Components
Analysis). Las imágenes 3D se procesarán, mediante unos editores
programados en Matlab, de manera que finalmente se representen en
coordenadas cilíndricas de manera normalizada y eso permita su comparación
con imágenes 2D en la fase de reconocimiento. |
dc.description.abstract |
La finalidad del proyecto es la implementación de una aplicación que realice el
procesado de imágenes 3D de forma que puedan usarse como imágenes de
entrenamiento en un sistema de reconocimiento facial. El sistema de
reconocimiento estará basado en el algoritmo P2CA y combinará imágenes 2D
y 3D durante la fase de reconocimiento.
Para cumplir este objetivo, se utilizan las imágenes 3D procedentes de la base
de datos GavabDB. Esta base de datos contiene imágenes frontales de
profundidad sin textura y están en formato VRML.
La estrategia para realizar el procesado de las imágenes consta de tres pasos
diferenciados. El primero consiste en marcar en cada imagen las coordenadas
de los puntos de interés (pupilas, comisuras y puntas de las orejas) que se
usarán para normalizar las imágenes y para realizar el reconocimiento. En el
segundo paso se utilizarán las coordenadas obtenidas por el primero para
buscar un nuevo eje de coordenadas cuyo origen esté a un determinado
ángulo (el ángulo lo determina el usuario) de ambas pupilas, de esta manera
todas las imágenes estarán centradas y se corregirá su rotación y traslación
adecuándolas al nuevo eje. Después la imagen se representará en
coordenadas cilíndricas. En el tercero se alinearán los puntos marcados en
una cara con los puntos de una cara de referencia mediante el cálculo de la
homografía, usando el algoritmo DLT normalizado, y proyectando la imagen
según la homografía obtenida.
Todas las funciones de la aplicación que realiza este procesado fueron
desarrolladas en Matlab y necesitan la versión de Matlab 7.1 R14 SP3, las
versiones anteriores de Matlab tienen un error en la implementación de
GUIDE, la aplicación de Matlab que permite el desarrollo de GUIs, que
provoca errores en el código desarrollado. |