Resumen de Contributions to shape and texture face similarity measurement
Albert Pujol Torras
Esta tesis propone mejoras en métodos de proyección lineal, con la finalidad de medir de forma precisa la similitud entre dos caras, Al mismo tiempo muestra como algunas de las ideas exitosamente aplicadas en el campo de reconocimiento basado en visitas, pueden extenderse de forma sencilla cuando únicamente consideramos información geométrica de caras.
Se proponen dos mejoras basados en visitas: estas se basan en considerar como afectan las oclusiones de las imágenes al proceso de codificación de las mismas, y como la información topología de las imágenes puede introducirse en los modelos de proyección reduciendo de este modo el tamaño de los conjuntos de aprendizaje requeridos para sintonizar estos modelos, atenuando de esta forma el problema de la generalización.
Por otro lado se aborda la utilización de información de forma para caracterizar medidas de similitud facial. En este trabajo se muestra como los descriptores basados en crestas y valles de la imagen son apropiados para caracterizar información de forma, proponiendo un modelo formal basado en las distancias de Hausdorff, el cual nos permitirá desarrollar medidas adecuadas para el reconocimiento de caras. Utilizando este marco, este trabajo introduce las medidas supervisadas de Hausdorff, donde distorsiones geométricas medidas en un conjunto de aprendizaje, son utilizadas para determinar o aprender como deberían medirse estas distorsiones en un futuro, mejorando de esta forma el comportamiento de los sistemas automáticos de reconocimiento de caras. Como consecuencia del marco formal introducido, esta tesis desarrolla también el proceso de construcción de prototipos geométricos y mapas auto-organizativos, coherentes con las medidas de Hausdorff. Por último este trabajo analiza como el proceso de caricaturización de las caras afecta a los sistemas computacionales de reconocimiento de caras.
