RECONOCIMIENTO DE ROSTROS CON VISIÓN POR COMPUTADORA Y OPTIMIZACIÓN BASADA EN CÚMULOS DE PARTÍCULAS
Palabras clave:
PSO, algoritmo, optimización, visión, procesamientoResumen
Resumen
En la actualidad la solución a diversos problemas como el reconocimiento de rostros, demandan un sin fin de recursos para el análisis exhaustivo de una población. Una de las ramas que se encargan de resolver tales problemas mediante las llamadas técnicas heurísticas, es el cómputo evolutivo a través de los algoritmos evolutivos. La optimización basada en cúmulo de partículas, es una técnica que responde de manera eficiente en la búsqueda de soluciones óptimas, que está inspirada en el comportamiento de las parvadas de aves. Está investigación describe el algoritmo PSO aplicado en el reconocimiento de rostros con visión por computadora.
Palabras clave: PSO, algoritmo, optimización, visión, procesamiento.
Descargas
Citas
Carlisle, A. and Dossier, G. 2001. An off-the-shelf PSO, Indianapolis, IN, Proceedings of the Particle Swarm Optimization Workshop, pp. 1-6.
Marczyk, A. 2009. Algoritmos genéticos y computación evolutiva, [En línea] disponible: http://the-geek.org/docs/algen, Octubre de 2010.
Engelbrecht, A. P. 2005. Fundamentals of computational swarm intelligence, Sudáfrica, John Wiley & Sons, LTD.
Agnelli, D., Bollini, A. y Lombardi, L. 2002. Image classification: an evolutionary approach, Estados Unidos, Pattern Recognition Letters, vol. 23, no. 1-3, pp. 303-309.
Acevedo, D. L. 2007. Aprendizaje y comportamiento social y emergente en sociedades artificiales, Universidad Nacional de Colombia, Seminario de investigación, Maestría en Ingeniería, pp.1-9.
Olague, G., Cagnoni, S. y Lutton, E. 2006. Introduction to the special issue on evolutionary computer vision and image understanding, Estados Unidos, Pattern Recognition Letters, vol. 27, no. 11, pp. 1161-1163.
Olague, G. 2007. Evolutionary computer vision, survey on the state of the art, Londres, Inglaterra, Tutorial of the Genetic and Evolutionary Computing Conference (GECCO).
Fuentes Cabrera, J. C. 2008. Un nuevo algoritmo de optimización basado en optimización mediante cúmulos de partículas utilizando tamaños de población muy pequeños, Tesis de Maestría, Centro de Investigación y de Estudios Avanzados (Cinvestav) del Instituto Politécnico Nacional, Unidad Zacatenco, Departamento de Computación, México, D. F.
Holland, J. 1992. Adaptation in natural and artificial systems: an introductory analysis with applications to biology, control, and artificial intelligence, Cambridge, MA., second ed. MIT Press.
Kennedy, J. y Eberhart, R. 1995. Particle swarm optimization”, Piscataway, NJ, Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks, vol. 6, pp. 1942–1948.
Lima, J. Q. M. y Barán, B. 2006. Optimización de enjambre de partículas aplicada al problema del cajero viajante bi-objetivo, Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, vol. 10, no. 32, pp. 67-76.
Muñoz, M., López, J. y Caicedos, E. 2008. Inteligencia de enjambres:
sociedades para la solución de problemas (una revisión), Revista
de Ingeniería e Investigación, vol. 28, no. 2, pp. 119-130.
Aragón, V., Cagnina, L. y Esquivel, S. 2006. Metaheurísticas basadas en inteligencia computacional aplicadas a la resolución de problemas de optimización restringidos, Anales del VIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), pp. 195-201.
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Todos los contenidos de CULCYT se distribuyen bajo una licencia de uso y distribución “Creative Commons Reconocimiento-No Comercial 4.0 Internacional” (CC-BY-NC). Puede consultar desde aquí la versión informativa de la licencia.
Los autores/as que soliciten publicar en esta revista, aceptan los términos siguientes: a) los/las autores/as conservarán sus derechos de autor y garantizarán a la revista el derecho de primera publicación de su obra; y b) se permite y recomienda a los/las autores/as agregar enlaces de sus artículos en CULCYT en la página web de su institución o en la personal, debido a que ello puede generar intercambios interesantes y aumentar las citas de su obra publicada.
