Análisis comparativo de los algoritmos Eigenface y Fisherface de reconocimiento facial para la seguridad de los sistemas de información.

Abstract

El siguiente caso de estudio se investigó sobre los conceptos de los principales métodos que hasta el día de hoy se utilizan para el reconocimiento facial, como son los algoritmos Eigenface y Fisherface , se introdujo al lector por los principios matemáticos para la comprensión de estos algoritmos como son los conceptos de PCA Y LDA que son métodos de reducción de dimensionalidad, estos métodos son muy utilizados en el análisis de datos en algoritmos de clasificación y poder dar predicciones. Los métodos PCA Y LDA son herramientas muy poderosas que permiten analizar grandes conjuntos de datos, con el fin de analizar patrones, por lo tanto, estudiar estos métodos es muy importante, y sus aplicaciones son muy amplia en la Ciencia de datos, Machine Learning. En este caso de estudio se analizan las distintas métricas en las que se basan para poder medir el rendimiento, exactitud, sensibilidad y precisión, con el fin de dar a conocer cuál de los dos algoritmos es el más eficiente para la seguridad de los sistemas.