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dc.contributor Romero Huertas, Marcelo
dc.contributor.advisor ROMERO HUERTAS, MARCELO; 220553
dc.contributor.author PADUANO SALINAS, JUAN; 634473
dc.creator PADUANO SALINAS, JUAN; 634473
dc.date.accessioned 2016-11-24T16:35:36Z
dc.date.available 2016-11-24T16:35:36Z
dc.date.issued 2016-10-28
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/62460
dc.description.abstract La detección del rostro es uno de los primeros pasos en las aplicaciones de procesamiento facial, cuyo propósito es identificar y localizar todos los rostros que se encuentran en una imagen, independientemente de su posición, escala y orientaciones. En esta tesis se reporta la investigación realizada en la Maestría en Ciencias de la Ingeniería de la Universidad Autónoma del Estado de México para detectar y localizar automáticamente la superficie facial utilizando imágenes 3D de una profundidad con variaciones en número y posición de las personas en la escena. Para esto se revisó la literatura relacionada y se discute la problemática actual en la detección de la superficie facial en imágenes 3D. Se propone y evalúa experimentalmente una técnica para la detección de la superficie facial automáticamente con variaciones en el número de usuarios y su posición con respecto a la cámara. Esta técnica consta de cuatro etapas: a) Eliminación de partes planas en la imagen 3D utilizando el algoritmo MSAC, b) Análisis de curvatura para detectar puntos convexos, c) Selección automática de la punta de la nariz utilizando SpinImages y d) Clasificación rostro o no rostro. En esta investigación se utilizó el sensor Kinect One™, para colectar una base de datos de 1020 imágenes 2D/3D variando el número y posición en la escena de treinta y dos sujetos. Las imágenes 3D colectadas fueron utilizadas para la evaluación de nuestro proceso de detección de la superficie facial. Este proceso ha sido capaz de detectar con éxito el 91% de los rostros en las imágenes colectadas que contienen más de un sujeto en la escena, y el 100% y 98% de los rostros contenidos en las bases de datos Face Recognition Grand Challenge y CurtinFaces, respectivamente. En ese sentido, se obtuvieron resultados que son alentadores para abordar el problema general en la detección de la superficie facial en condiciones no controladas, con más de una persona en la escena y variación en su posición con el objetivo de crear sistemas de procesamiento facial automáticos. es
dc.description.sponsorship CONACYT (CVU: 634473) es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Universidad Autónoma del Estado de México es
dc.rights openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject 3d face detection es
dc.subject biometrics es
dc.subject 3d face processing es
dc.subject.classification CIENCIAS SOCIALES
dc.title Detección y localización automática de la superficie facial en imágenes 3d de una profundidad es
dc.type Tesis de Maestría es
dc.provenance Científica es
dc.road Dorada es
dc.nivel Maestría es
dc.ambito Internacional es
dc.audience students
dc.audience researchers
dc.type.conacyt masterThesis
dc.identificator 5


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  • Título
  • Detección y localización automática de la superficie facial en imágenes 3d de una profundidad
  • Autor
  • PADUANO SALINAS, JUAN; 634473
  • Colaborador
  • Romero Huertas, Marcelo
  • Fecha de publicación
  • 2016-10-28
  • Editor
  • Universidad Autónoma del Estado de México
  • Tipo de documento
  • Tesis de Maestría
  • Palabras clave
  • 3d face detection
  • biometrics
  • 3d face processing
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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