Filtros de Gabor en la Extracción de Características y Clasificación de Expresiones Faciales

Ponente(s): Jorge Sánchez García

Los Filtros de Gabor son filtros de paso de banda que se utilizan en el procesamiento de imágenes para extracción de características o análisis de textura. La respuesta al impulso de éstos filtros se crea al multiplicar una función de envolvente gaussiana con una oscilación compleja. Al extender estas funciones a dos dimensiones, es posible crear filtros que sean selectivos para la orientación. Bajo ciertas condiciones, la fase de la respuesta de los filtros de Gabor es aproximadamente lineal. Esta propiedad es explotada por aproximaciones estéreo que utilizan la diferencia de fase de las respuestas del filtro izquierdo y derecho para estimar la disparidad en las imágenes estéreo. Varios investigadores demostraron que el perfil de los campos receptivos de células simples en la corteza de los mamíferos puede ser descrito por funciones de Gabor bidimensionales orientadas. En éste trabajo se realiza un análisis de los Filtros de Gabor como modelo para los campos receptivos de las células simples de la corteza cerebral, si se supone que éstas poseen un comportamiento lineal. Así también, se implementa la aplicación de dichos filtros en la extracción de características y clasificación de expresiones faciales en un banco de imágenes dado.