Reconocimiento facial robusto a oclusiones por medio de seccionamiento de imágenes.

El reconocimiento facial es el método por el cual, ya sea personas o máquinas, son capaces de asociar un simple rostro con una identidad. Un sistema de reconocimiento facial es aquel que por medio de análisis de patrones puede aprender a reconocer a ciertas personas en específico. El reconocimiento facial ha sido de gran importancia en los últimos años, debido a que eventos recientes como los ataques terroristas, los índices de crímenes violentos y la alza en el robo de datos, han hecho que se incrementen las necesidades de seguridad tanto a nivel personal, industrial como gubernamental. El trabajo realizado en esta tesis se enfoca en las aplicaciones de seguridad. El sistema propuesto se podría aplicar tanto en aplicaciones de verificación de personas, como en aplicaciones de identificación. Esta investigación se centra en el análisis de proyecciones lineales, específicamente en el método PCA (Principal Component Analysis) o método "eigenfaces". Para esta investigación se enfocó el esfuerzo en hacer al sistema más robusto a las oclusiones parciales. Esto debido a que hoy en día hay una creciente necesidad de sistemas de reconocimiento facial que sean confiables incluso en caso de oclusiones y este problema es uno de los que más se presenta y causan grandes retos para el reconocimiento. Esto se realizó por medio de una segmentación de las imágenes para luego aplicar el método PCA. A medida que se observan los resultados de las pruebas, se puede ver como la segmentación hace notablemente más eficiente el sistema para las imágenes parcialmente ocluidas que un sistema sin la segmentación propuesta.