Parametrização de um modelo estocástico para identificação facial humana

Trabalhos recentes sobre identificação facial utilizando Modelos Ocultos de Markov (HMMs) de densidade contínua mostraram que a modelagem estocástica pode ser usada com sucesso para codificar informações de características. Quando imagens frontais de rostos são amostradas usando escaneamento de cima para baixo, há uma ordem natural na qual as características aparecem, e isso pode ser modelado convenientemente usando um HMM de cima para baixo. No entanto, um HMM de cima para baixo é caracterizado por diferentes parâmetros, cuja escolha até agora foi baseada na intuição subjetiva. Este artigo apresenta um conjunto de resultados experimentais em que várias parametrizações de HMM são analisadas.