Reconocimiento de expresiones faciales utilizando análisis de componentes principales kernel (kpca)


Autores/as

  • Alvaro Ángel Orozco G.
  • Mauricio Álvarez
  • Juan Gabriel Fetecua Valencia

Resumen

Este artículo presenta una metodología para el reconocimiento de expresiones faciales con análisis de componentes principales kernel, la base de datos utilizada es la Carnegie Mellon University como herramienta de prueba. El método utiliza una función kernel que mapea los datos del espacio característico original a uno de mayor dimensionalidad, de esta forma un problema de origen no lineal se traslada a uno lineal y puede resolverse linealmente, además los métodos basados en kernel pueden reducir el número de parámetros usados para la clasificación, este método es comparado con el análisis de componentes principales y es puesto a discusión donde los porcentajes de acierto encontrados con la base de datos son mayor al 90%.

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Publicado

2008-06-30

Cómo citar

Orozco G., A. Ángel, Álvarez, M., & Fetecua Valencia, J. G. (2008). Reconocimiento de expresiones faciales utilizando análisis de componentes principales kernel (kpca). Scientia Et Technica, 1(38). Recuperado a partir de https://ojs2.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/3683

Número

Vol. 1 Núm. 38 (2008)

Sección

Eléctrica

Licencia

Derechos de autor 2017 Scientia et technica

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