Parametrización de un modelo estocástico para la identificación de rostros humanos

Trabajos recientes sobre identificación de rostros utilizando Modelos Ocultos de Markov (HMMs) de densidad continua han demostrado que la modelización estocástica puede ser utilizada con éxito para codificar información de características. Cuando se muestrean imágenes frontales de rostros utilizando escaneo de arriba hacia abajo, hay un orden natural en el que aparecen las características y esto puede ser modelado convenientemente utilizando un HMM de arriba hacia abajo. Sin embargo, un HMM de arriba hacia abajo se caracteriza por diferentes parámetros, cuya elección hasta ahora se ha basado en la intuición subjetiva. Este documento presenta un conjunto de resultados experimentales en los que se analizan varias parametrizaciones de HMM.