Use this identifier to quote or link this document: http://hdl.handle.net/2072/116651

Sistema de reconeixement de cares basat en múltiples vistes
Romero Soriano, Adriana
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria; Álvarez López, José M. (José Manuel), 1978-
En aquest projecte es proposa un algorisme de detecció de pell que introdueix el veïnatge a l’hora de classificar píxels. Partim d’un espai de color invariant après a partir de múltiples vistes i introduïm la influència del veïnatge mitjançant camps aleatoris de Markov. A partir dels experiments realitzats podem concloure que la inclusió del veïnatge en el procés de classificació de píxels millora significativament els resultats de detecció.
En este proyecto se propone un algoritmo de detección de piel que introduce la vecindad para clasificar píxeles. Usamos un espacio de color invariante aprendido a partir de múltiples vistas e introducimos la influencia de la vecindad mediante campos aleatorios de Markov. A partir de los experimentos realizados podemos concluir que la inclusión de la vecindad en el proceso de clasificación de píxeles mejora significativamente los resultados de detección.
In this project, we propose a skin detection algorithm which introduces a neighborhood system to classify pixels. We use a color invariant model learnt from different views and we add the influence of the neighborhood using Markov random fields. From the experiments it is concluded that the inclusion of a neighborhood system in the classification process improves significantly the detection results.
2010-06
004 - Informàtica
Reconeixement de la cara humana (Informàtica)
Algorismes computacionals
Aquest document està subjecte a una llicència d'ús de Creative Commons, amb la qual es permet copiar, distribuir i comunicar públicament l'obra sempre que se'n citin l'autor original, la universitat i l'escola i no se'n faci cap ús comercial ni obra derivada, tal com queda estipulat en la llicència d'ús (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/es/)
Bachelor Thesis
         

Full text files in this document

Files Size Format
PFC_AdrianaRomeroSoriano.pdf 2.075 MB PDF

Show full item record

 

Coordination

 

Supporters