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Professor Guidedc.contributor.advisorPérez Flores, Claudio es_CL
Authordc.contributor.authorTapia Farías, Juan Eduardo es_CL
Staff editordc.contributor.editorFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_CL
Staff editordc.contributor.editorDepartamento de Ingeniería Eléctricaes_CL
Associate professordc.contributor.otherDíaz Quezada, Marcos
Associate professordc.contributor.otherEstévez Valencia, Pablo 
Associate professordc.contributor.otherRuiz del Solar, Javier 
Associate professordc.contributor.otherZegers Fernández, Pablo
Admission datedc.date.accessioned2012-09-12T18:12:10Z
Available datedc.date.available2012-09-12T18:12:10Z
Publication datedc.date.issued2012es_CL
Identifierdc.identifier.urihttp://repositorio.uchile.cl/handle/2250/102779
Abstractdc.description.abstractDurante la década de los 90, uno de los principales problemas abordados en el área de visión computacional fue el detectar rostros en imágenes, para lo cual se desarrollaron innumerables métodos y aplicaciones que pudieran realizar dicha tarea. En la actualidad, ese problema se encuentra prácticamente solucionado con detectores con tasas de detección muy altas, por lo cual, el problema ha evolucionado a poder obtener información adicional de estos rostros detectados, ya sea identi cando su raza, edad, emociones, género, entre otros. Es en este contexto, que se enmarca esta investigación. La clasi cación de género se considera una tarea difícil y complementaria al reconocimiento de patrones, a causa de la alta variabilidad de la apariencia del rostro. Los rostros son objetos no rígidos y dinámicos con una diversidad grande en la forma, el color y la textura, debido a múltiples factores como la pose de la cabeza, iluminación, expresiones faciales y otras características faciales. La alta variabilidad en la apariencia de los rostros afectan directamente su detección y clasi cación. En este trabajo de tesis se implementaron los métodos de extracción de características basados en intensidad y textura, se midió su desempeño con 4 tipos de clasi cadores distintos. Las características extraídas fueron fusionadas al nivel de las características. Por otra parte, se extendió el efecto de seleccionar características utilizando 3 métodos basados en Información Mutua, Mínima redundancia y Máxima relevancia(mRMR), Información Mutua Normalizada (NMIFS), Información Mutua Condicional (CMIFS). Se compararon nuestros resultados con los mejores datos publicados, utilizando las bases de datos internacionales de rostros FERET y WEB, usando diferentes tamaños de imágenes y particiones de datos. Se obtuvieron mejoras signi cativas en la clasi cación de género, que van desde 1.2 % al 12.7 % sobre la base de datos FERET y desde 4.1 % al 8.9 % sobre la base de datos WEB. Además, se redujo el número de características utilizadas como entradas en el clasi cador. Dependiendo del tamaño de la imagen, el número total de características seleccionadas es reducida a menos del 74 % en la base de datos FERET y en un 76.04 % en la base de datos WEB. Por lo tanto, el tiempo computacional se reduce signi cativamente para aplicaciones en tiempo real.
Lenguagedc.language.isoeses_CL
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_CL
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/
Keywordsdc.subjectElectricidades_CL
Keywordsdc.subjectReconocimiento de modeloses_CL
Keywordsdc.subjectProcesamiento de imagenes_CL
Títulodc.titleClasificación de Género en Imágenes Faciales Usando Información Mutuaes_CL
Document typedc.typeTesises_CL


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