Resumen:
En este trabajo se presenta un método para el reconocimiento de rostros, robusto
a cambios de iluminación, postura y expresiones faciales. El método propuesto se
encuentra dividido en dos etapas fundamentales; la primera que consiste en la
extracción de características faciales por medio de la transformada wavelet
discreta (TWD) y la segunda en la clasificación de patrones mediante la red
neuronal perceptrón multicapa (MLP) a partir de los vectores característicos
extraídos.
La TWD es utilizada con la finalidad de construir un subespacio característico de
bajas dimensiones expandido por medio de funciones wavelets a partir del espacio
original de la imagen. La representación wavelet describe las características
faciales de forma más robusta y simple que la representación original de la
imagen. Las variaciones entre vectores característicos debido a los cambios de
identidad son mayores que las variaciones intraclase producidas por cambios de
iluminación, postura y expresión facial.