Resumo

BEKIOS CALFA, Juan; BUENAPOSADA, José M.  e  BAUMELA, Luis. Análisis de componentes principales probabilístico condicionado a la clase: aplicación al reconocimiento de género. Comp. y Sist. [online]. 2011, vol.14, n.4, pp. 383-391. ISSN 1405-5546.

Este trabajo presenta una solución al problema del reconocimiento del género de un rostro humano a partir de una imagen. Adoptamos una aproximación que utiliza la cara completa a través de la textura de la cara normalizada y redimensionada como entrada a un clasificador Náive Bayes. Presentamos la técnica de Análisis de Componentes Principales Probabilístico Condicionado-a-la-Clase (CC-PPCA) para reducir la dimensionalidad de los vectores de características para la clasificación y asegurar la asunción de independencia para el clasificador. Esta nueva aproximación tiene la deseable propiedad de presentar un modelo paramétrico sencillo para las marginales. Además, este modelo puede estimarse con muy pocos datos. En los experimentos que hemos desarrollados mostramos que CC-PPCA obtiene un 90% de acierto en la clasificación, resultado muy similar al mejor presentado en la literatura. El modelo propuesto es muy sencillo de entrenar e implementar.

Palavras-chave : Clasificación de género; análisis de caras; PPCA condicionado a la clase.