Desarrollo de un Modelo de Reconocimiento y Clasificación de Rostro Utilizando Técnicas de Inteligencia Artificial (Lambda-Fuzzy)

Autores/as

  • Óscar Eduardo Gualdrón-Guerrero PhD en Ingeniería
  • Ivaldo Torres-Chávez PhD en Ingeniería
  • Jorge Luis Díaz-Rodríguez MSc en Ingeniería

DOI:

https://doi.org/10.21501/21454086.676

Palabras clave:

Lógica difusa, Lamda, Reconocimiento facial, Análisis de componentes principales,

Resumen

En este artículo se presenta una estrategia para el reconocimiento de imágenes estáticas, específicamente de reconocimiento facial a través de una técnica novedosa y reciente de clasificación que se llama método Lamda (Learning Algorithm for Multivariable Data Analysis). La estrategia consta de tres etapas que conforman el modelo de reconocimiento y clasificación presentado en este trabajo, la primera, denominada pre-procesamiento, es la encargada de adecuar las imágenes con procesos de filtrado y comprensión. La segunda etapa es la correspondiente a la extracción de características para obtener los atributos de las imágenes y diferenciarlas de manera correcta. Finalmente, la etapa de clasificación, que es la que relaciona las clases con las imágenes analizadas con la técnica Lambda.

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Biografía del autor/a

Óscar Eduardo Gualdrón-Guerrero, PhD en Ingeniería

Universidad de Pamplona, Pamplona, Colombia

Ivaldo Torres-Chávez, PhD en Ingeniería

Universidad de Pamplona, Pamplona, Colombia

Jorge Luis Díaz-Rodríguez, MSc en Ingeniería

Universidad de Pamplona, Pamplona, Colombia

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Publicado

12/15/2012

Cómo citar

Gualdrón-Guerrero, Óscar E., Torres-Chávez, I., & Díaz-Rodríguez, J. L. (2012). Desarrollo de un Modelo de Reconocimiento y Clasificación de Rostro Utilizando Técnicas de Inteligencia Artificial (Lambda-Fuzzy). Lámpsakos (revista Descontinuada), 1(8), 33–40. https://doi.org/10.21501/21454086.676