Una propuesta para incrementar la capacidad discriminante de las tčnicas PCA y LDA aplicadas al reconocimiento de rostros con img̀enes IR
Dos de las tčnicas ms̀ ampliamente utilizadas en el campo del reconocimiento de rostros con img̀enes infrarrojas son PCA (Principal Component Analysis) y LDA (Linear Discriminant Analysis). En este trabajo se presentan los resultados obtenidos al emplear algoritmos genťicos para incrementar el pod...
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| Médium: | Kniha |
| Jazyk: | španělština |
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| On-line přístup: | Una propuesta para incrementar la capacidad discriminante de las tčnicas PCA y LDA aplicadas al reconocimiento de rostros con img̀enes IR |
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| Shrnutí: | Dos de las tčnicas ms̀ ampliamente utilizadas en el campo del reconocimiento de rostros con img̀enes infrarrojas son PCA (Principal Component Analysis) y LDA (Linear Discriminant Analysis). En este trabajo se presentan los resultados obtenidos al emplear algoritmos genťicos para incrementar el poder discriminante de los vectores que conforman el espacio de caracters̕ticas generado por dichas tčnicas, por medio de la asignacin̤ ponderada de pesos a cada vector segn͠ su nivel de aporte en la etapa de clasificacin̤. Se muestra que bajo el esquema propuesto, se obtiene un menor error de clasificacin̤ respecto al mťodo convencional. |
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| ISBN: | 2256-4314 (Versin̤ electrn̤ica); 1794-9165 (Versin̤ impresa) |