Face recognition based on fuzzy probabilistic SOM

Lanzarini, Laura Cristina; Ronchetti, Franco; Estrebou, César Armando; Lens, Luciana; Bariviera, Aurelio F.

doi:10.1109/ifsa-nafips.2013.6608418

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“…The robustness of the proposed approach was proven using the Yale B [Georghiades et al 2001] and CMU-PIE [Sim et al 2002] face databases. Lanzarini et al [2013] designed an FR technique by using a combination of a competitive SOM and a fuzzy probabilistic decision criterion. The efficiency of the proposed approach was demonstrated using the ORL and Yale databases.…”

Section: Self-organizing Maps (Soms)mentioning

confidence: 99%

The Impact of Bio-Inspired Approaches Toward the Advancement of Face Recognition

et al. 2015

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An increased number of bio-inspired face recognition systems have emerged in recent decades owing to their intelligent problem-solving ability, flexibility, scalability, and adaptive nature. Hence, this survey aims to present a detailed overview of bio-inspired approaches pertaining to the advancement of face recognition. Based on a well-classified taxonomy, relevant bio-inspired techniques and their merits and demerits in countering potential problems vital to face recognition are analyzed. A synthesis of various approaches in terms of key governing principles and their associated performance analysis are systematically portrayed. Finally, some intuitive future directions are suggested on how bio-inspired approaches can contribute to the advancement of face biometrics in the years to come.

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Section: Self-organizing Maps (Soms)mentioning

confidence: 99%

The Impact of Bio-Inspired Approaches Toward the Advancement of Face Recognition

et al. 2015

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“…El reconocimiento de objetos en imágenes puede aplicarse en distintos contextos. Existen soluciones previas desarrolladas por algunos de los autores de este trabajo aplicadas al reconocimiento de rostros como medida biométrica (Lanzarini et al, 2013). En todos los casos, la dificultad reside en la construcción adecuada de la base de datos de imágenes con las que se compararán los objetos (ejemplares de serpientes en este caso) a reconocer.…”

Section: Conclusiones Y Trabajos Futurosunclassified

Herramienta informática para la identificación de especies de serpientes bonaerenses

Frazia¹,

Lanzarini²,

Estrebou³

et al. 2019

IDTS

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Resumen. Sin bien las serpientes cumplen una actividad de relevancia en el control de ciertas plagas, se considera que deben ser eliminadas con celeridad, ya que sólo pueden causar problemas a la población. Afortunadamente, en la actualidad, se comenzó a rever esa postura, dándole a las serpientes un rol mucho más racional, considerándolas como otro grupo que conforma un ecosistema. El desarrollo de este proyecto busca resguardar las distintas especies de serpientes de la Provincia de Buenos Aires y en particular las del partido de La Plata, así como concientizar y educar a los usuarios sobre los distintos ofidios que habitan la zona. Resultará de suma utilidad para aquellas personas que desempeñen un rol tanto en la salud (salas de primeros auxilios, hospitales) o de seguridad (bomberos, policías); grupos que muchas veces deben decidir qué hacer con un ejemplar hallado en un ámbito no esperado o qué medidas tomar respecto a una persona posiblemente intoxicada por una mordedura. El desarrollo realizado corresponde a una aplicación informática que, a partir de la foto de un ejemplar, posee la capacidad de informar a qué especie corresponde junto con su grado de peligrosidad. El proceso inicia con la captura de la imagen de un ejemplar de serpiente. Una vez cargada la foto, el sistema identifica las zonas de la imagen con mayor información, las cuales, generalmente, se relacionan con el color, la textura y el diseño de las manchas del animal. Esta información del ejemplar se la compara con una base de datos formada por las distintas especies presentes en la zona, para determinar de qué tipo de especie de serpiente se trata. Como devolución, el usuario recibe un resumen detallado sobre las particularidades de ese animal y cuál es su riesgo sanitario, junto con el grado de acierto (credibilidad de la respuesta). Si bien existen soluciones equivalentes para otros tipos de organismos, como por ejemplo plantas, y otras especies animales, esta es la primera aplicación dedicada a esta temática acerca de ejemplares de la zona.

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“…Como puede observarse, el método propuesto es el que alcanza los mejores resultados. Dado que en todos los casos las desviaciones fueron equivalentes y de que se trata de una muestra grande, se realizó un test ANOVA junto con una prueba de Tukey, utilizando un nivel de significación de 0.05, pudiendo determinar que Figura B.1: Descriptores SIFT de una persona de la base YALE según a) el método de (Lowe, 2004), b) el método definido en (Lanzarini et al, 2013) Figura B.2: Tasa de acierto de cada método para la base YALE. Cada valor indicado para cada porcentaje corresponde al promedio de 30 ejecuciones independientes.…”

Section: B4 Resultados Obtenidosunclassified

“…. xvi B.1 Descriptores SIFT de una persona de la base YALE según a) el método de (Lowe, 2004), b) el método definido en (Lanzarini et al, 2013) Esta tesis hace foco en la obtención automática de proposiciones condicionales o reglas con el objetivo de construir una representación con capacidad para explicar la manera en que se encuentra organizada la información histórica e identificar las razones por las cuales se tomaron ciertas decisiones.…”

Section: Figure Pageunclassified

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Extracción de reglas utilizando estrategias adaptativas

Lanzarini¹

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Esta tesis presenta una nueva técnica de Minería de Datos capaz de construir, a partir de la información disponible, un conjunto de reglas de clasificación que posea tres características fundamentales: precisión aceptable, cardinalidad baja y simplicidad en la definición de las reglas. Esto último está dado por el uso de un número reducido de atributos en la construcción del antecedente. Esta característica, sumada a la baja cardinalidad del conjunto de reglas permite distinguir patrones sumamente útiles a la hora de comprender las relaciones entre los datos. Estas cualidades hacen que el modelo obtenido posea una gran capacidad descriptiva resultando sumamente útil para la toma de decisiones. El método propuesto ha sido aplicado sobre varios conjuntos de datos, tanto de repositorio como reales, demostrando que ambas características se verifican aunque en algunos casos su precisión sea ligeramente superada por otros métodos existentes. Esto tiene que ver con la presión realizada por mantener la simplicidad del modelo no permitiendo la generación de reglas con poca cobertura.

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Face recognition based on fuzzy probabilistic SOM

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The Impact of Bio-Inspired Approaches Toward the Advancement of Face Recognition

The Impact of Bio-Inspired Approaches Toward the Advancement of Face Recognition

Herramienta informática para la identificación de especies de serpientes bonaerenses

Extracción de reglas utilizando estrategias adaptativas

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