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En este libro se ha llevado a cabo un estudio en profundidad del estado del arte de las técnicas de reconocimiento facial invariantes de la iluminación y se propone un método basado en la fusión de dos técnicas diferentes de extracción de características para superar las condiciones adversas de iluminación. El sistema propuesto utiliza la normalización de la iluminación basada en el gradiente para eliminar la superioridad del componente de iluminancia. Para obtener la representación facial insensible a la iluminación, se obtiene una relación entre la amplitud del gradiente y la intensidad de la imagen original. Los rasgos faciales se extraen utilizando dos técnicas de extracción de rasgos diferentes. El patrón binario local (LBP) es un descriptor de textura local muy eficaz basado en el umbral de los píxeles de un vecindario pequeño a partir del valor del píxel central. El patrón ternario local (LTP) es una versión modificada del LBP resistente al ruido. Los vectores de características proporcionados por las dos técnicas se fusionan a nivel de características. Por último, se utiliza una red neuronal artificial en la fase de clasificación con fines de reconocimiento.
About the author
Trabaja como profesora asistente en el departamento de ECE de la Universidad Punjabi de Patiala, India. Tiene once años de experiencia docente. Ha publicado más de 60 trabajos de investigación. Ha guiado a 26 estudiantes de máster. Ha publicado 7 libros electrónicos. Es miembro profesional de IEEE, IFERP e IAENG. Sus áreas de especialización son DIP y DSP.
