Face Recognition Using Principal Component Analysis

Javier de Alfonso Miñambres, A. M. Tomé

Resumo


Este trabalho apresenta e discute a aplicação da decomposição em componentes principais (PCA) em sistemas de reconhecimento. PCA começou por ser utilizado para reduzir a dimensão das imagens, como um bloco de pre-processamento à entrada do classificador. Mais recentemente, o modelo PCA é utilizado como modelo de uma face e a comparação entre os modelos, via uma medida de subespaço, é a base do processo de decisão. As duas estratégias na utilização do PCA são estudadas utilizando um conjunto de imagens de pessoas conhecidas em poses não-controladas.
Palavras chave: decomposição em componentes principais (PCA); eigenfaces; vizinho-mais-próximo

Palavras-chave


Principal Component Analysis (PCA); eigenfaces; nearest-neighbor; subspace distance

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