El reconocimiento de rostros es un problema ampliamente abordado por muchos años utilizando diferentes tipos de características. El principal problema es que las características varían con pequeñas modificaciones de la posición o el gesto del rostro. Así pues, el problema debe ser abordado con herramientas de amplia tolerancia a fallos, de las que son un buen ejemplo las redes neuronales. Dentro de este campo, aparecen diferentes soluciones como las redes de retropropagación, perceptrón multicapa, etc.

En la actualidad, el reconocimiento de rostros se utiliza, principalmente para la seguridad, tema de gran importancia a nivel mundial. En el Perú, el aumento de la delincuencia ha hecho que muchas empresas y entidades opten por el uso de sistemas de seguridad cada vez mas sofisticados. Es por ello que en los últimos años se ha utilizado los sistemas biométricos como métodos efectivos de seguridad. La biometría es un campo tecnológico que consiste en identificar personas a través de características físicas únicas.

Desde la percepción del ser humano, la forma más sencilla de reconocer personas es a través del rostro, ya que este tiene características únicas como distancia entre los ojos, anchura de la nariz, forma de la barbilla, pómulos, forma de la boca, etc.

 en el presente trabajo se abordara el tema desde otra perspectiva utilizando para ello REDES DE CONTRAPROPAGACION, utilizando. Esta red neuronal incorpora una capa de entrada que se encarga de transformar la imagen de entrada al sistema en una secuencia de vectores normalizados que serán aplicados a una red espacio-temporal. Finalmente, la red tiene una capa de salida que utiliza unidades outstar de Grossberg.

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