3 Reconocimiento facial
3.1 Métodos de reconocimiento facial

Los sistemas de reconocimiento facial se dividen en dos categorías: Verificación e identificación.

La verificación de la cara es 1: 1. En este proceso la imagen facial cuya identidad está siendo reclamada se compara con una plantilla de imagen facial.

Por el contrario, en la identificación de la cara 1: N, la imagen facial se compara con todas las plantillas de imagen en una base de datos faciales de cara a determinar la identidad.

En el caso de que no sabemos si la cara está en la base de datos del sistema, el proceso es el siguiente. La imagen de la cara también se compara con todas las imágenes de la cara en la base de datos, y se realiza la evaluación de la probabilidad para cada caso. Todas estas probabilidades se clasifican numéricamente: el valor más alto es el primero. En caso de que la probabilidad es mayor que un umbral determinado, el sistema nos avisa sobre el resultado [1].

Los métodos de reconocimiento facial 2D básicos seleccionados:

- Métodos de proyección Lineal/no lineal
  - Análisis de los componentes principales :Principal Component Analysis (PCA) - el método basado en PCA se denomina Eigenface. La idea principal del PCA es descomponer un espacio de datos en una combinación lineal de una pequeña colección de bases, que son pares ortogonales y que captan las direcciones de máxima varianza en el conjunto de entrenamiento [4].
  - Análisis de los components del Kernel principal : Kernel Principal Component Analysis (KPCA) - Es un método de extracción de características no lineal. El IPCA puede extraer el conjunto de características que es más adecuado en la categorización que el PCA convencional. IPCA ha sido ampliamente utilizado en el caso de reconocimiento facial con expresión y bajo iluminación variante [4].
  - Análisis discriminante lineal : Linear Discriminant Analysis (LDA) -se ha propuesto como una alternativa mejor a la PCA. Proporciona la discriminación entre las clases, mientras que el PCA se ocupa de los datos de entrada en su totalidad, sin prestar atención a la estructura subyacente. De hecho, el principal objetivo del LDA consiste en encontrar una base de vectores que proporcionan la mejor discriminación entre las clases, tratando de maximizar las diferencias entre la clase, minimizando los de dentro de clase [1].
  - Vectores comunes discriminantes ; Discriminant Common Vectors (DCV) - la idea principal de DCV consiste en la recogida de las similitudes entre los elementos de la misma clase eliminando sus diferencias [1].
- Las redes neuronales - es una solución no lineal, se utiliza también en otros problemas de reconocimiento de patrones. La ventaja de los clasificadores neuronales sobre los lineales es que pueden reducir errores de clasificación entre clases de vecinos. La idea básica es considerar una red con una neurona para cada pixel en la imagen. Sin embargo, debido a las dimensiones del patrón, las redes neuronales no están directamente entrenadas con las imágenes de entrada, pero la aplicación de una técnica de reducción de dimensionalidad se utiliza antes del entrenamiento [1].
- Fractales y Sistemas de función iterativa : iterated function systems (IFS) –La teoría IFS se ha desarrollado principalmente en el área de la codificación de imagen y últimamente se ha extendido a la indexación de la imagen. El código Fractal de una imagen es invariante con respecto a un amplio conjunto de transformaciones globales, como rotaciones, escalamiento contraste, etc. El IFS fractal de una imagen de la cara se utiliza para entrenar a las redes neuronales, donde se utiliza como clasificador [1].