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| dc.contributor | Hermosilla Vigneau, Gabriel | ||
| dc.contributor | Mendoza Baeza, Jorge Eduardo | ||
| dc.creator | Rojas Carrasco, Mauricio Alejandro | ||
| Fecha Ingreso | dc.date.accessioned | 2021-10-19T17:45:31Z | |
| Fecha Disponible | dc.date.available | 2021-10-19T17:45:31Z | |
| Fecha en Repositorio | dc.date.issued | 2021-10-19 | |
| Resumen | dc.description | <p>En este trabajo se presenta un nuevo método para el reconocimiento de rostros que utiliza una fusión de descriptores de imágenes visibles y térmicas, aplicando técnicas metaheurísticas para encontrar un vector de pesos que permita la fusión óptima de los descriptores. Las técnicas presentes en este estudio son: algoritmo PSO y el Algoritmo Genético -GA-. Este nuevo sistema de reconocimiento de rostros consta de dos etapas fundamentales: Etapa de entrenamiento y etapa de validación. En el proceso de entrenamiento el sistema obtiene los pesos multiplicativos óptimos mediante técnicas metaheurísticas las cuales aumentan la significancia de un espectro por sobre otro, esto se lleva a cabo utilizando diferentes combinaciones de conjuntos de la base de datos estándar Equinox, la cual posee imágenes en el espectro visible y en el espectro térmico. En la etapa de validación los pesos óptimos obtenidos se aplican a la base de datos Equinox completa y a la base de datos PUCV | |
| Resumen | dc.description | <p>This work presents a new method for face recognition that uses a fusion of descriptors of visible and thermal images, applying metaheuristic techniques to find a vector of weights that allows the optimal fusion of the descriptors. The techniques present in this study are: PSO algorithm and Genetic Algorithm -GA-. This new face recognition system consists of two fundamental stages: Training stage and validation stage. In the training process the system obtains the optimal multiplicative weights by means of metaheuristic techniques which increase the significance of one spectrum over another, this is carried out using different combinations of sets of the standard database Equinox, which has images in the visible spectrum and thermal spectrum. In the validation stage, the obtained weights are applied to the complete Equinox database and the PUCV | |
| Resumen | dc.description | last modification | |
| Resumen | dc.description | Ingeniero Electrónico | |
| Resumen | dc.description | INGENIERIA ELECTRONICA | |
| Resumen | dc.description | <p>En este trabajo se presenta un nuevo método para el reconocimiento de rostros que utiliza una fusión de descriptores de imágenes visibles y térmicas, aplicando técnicas metaheurísticas para encontrar un vector de pesos que permita la fusión óptima de los descriptores. Las técnicas presentes en este estudio son: algoritmo PSO y el Algoritmo Genético -GA-. Este nuevo sistema de reconocimiento de rostros consta de dos etapas fundamentales: Etapa de entrenamiento y etapa de validación. En el proceso de entrenamiento el sistema obtiene los pesos multiplicativos óptimos mediante técnicas metaheurísticas las cuales aumentan la significancia de un espectro por sobre otro, esto se lleva a cabo utilizando diferentes combinaciones de conjuntos de la base de datos estándar Equinox, la cual posee imágenes en el espectro visible y en el espectro térmico. En la etapa de validación los pesos óptimos obtenidos se aplican a la base de datos Equinox completa y a la base de datos PUCV | |
| Resumen | dc.description | <p>This work presents a new method for face recognition that uses a fusion of descriptors of visible and thermal images, applying metaheuristic techniques to find a vector of weights that allows the optimal fusion of the descriptors. The techniques present in this study are: PSO algorithm and Genetic Algorithm -GA-. This new face recognition system consists of two fundamental stages: Training stage and validation stage. In the training process the system obtains the optimal multiplicative weights by means of metaheuristic techniques which increase the significance of one spectrum over another, this is carried out using different combinations of sets of the standard database Equinox, which has images in the visible spectrum and thermal spectrum. In the validation stage, the obtained weights are applied to the complete Equinox database and the PUCV | |
| Formato | dc.format | ||
| Lenguaje | dc.language | spa | |
| dc.rights | autorizado | ||
| dc.source | http://opac.pucv.cl/pucv_txt/txt-2500/UCC2803_01.pdf | ||
| Materia | dc.subject | RECONOCIMIENTO DE PERSONA | |
| Materia | dc.subject | Sistemas de seguridad | |
| Title | dc.title | Fusión de imágenes visibles y térmicas aplicando técnicas metaheurísticas para sistemas de reconocimiento de rostros | |
| Tipo | dc.type | texto |
| Archivos | Tamaño | Formato | Ver |
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