Rodriguez Acevedo, Julián SeverianoPrieto Ortiz, Flavio Augusto2019-09-192019-09-19http://hdl.handle.net/11349/19835This article presents the results of analyzing the behavior of the Cone Curvature shapedescriptor (CC) in the task of recognition of facial expressions in 3D images. The CCdescriptor is a representation of the 3D model computed from a set of waves modelingfor each vertex of a polygon mesh. The 3D Facial Expression Database (BU-3DFE) wasused, which contains images with six facial expressions. With the use of the CC descriptor,the expressions were recognized in an average percentage of 76.67% with a neuralnetwork, and of 78.88% with a Bayesian classifier. By combining the CC descriptor withother descriptors such as DESIRE and Spherical Spin Image, it was achieved an averagepercentage of gesture recognition of 90.27%and 97.2 %, using the mentioned classifiers.Se presenta el resultado de analizar el comportamiento del descriptor de forma Cone Curvature (CC) en la tarea de reconocimiento de expresiones faciales en imágenes 3D. El descriptor CC es una representación del modelo 3D que se calcula a partir de un conjunto de ondas de modelado para cada vértice de una malla poligonal. Se empleó la base de datos de rostros 3D (BU-3DFE), la cual contiene imágenes con 6 expresiones faciales. Con el uso del descriptor CC, las expresiones fueron reconocidas en un porcentaje promedio del 76.67% con una red neuronal, y del 78.88% con un clasificador bayesiano. Al realizar una combinación del descriptor CC con otros descriptores como DESIRE y Spherical Spin Image, se logr´o un porcentaje promedio de reconocimiento de gestos del 90.27% y del 97.2 %, usando los mismos clasificadores mencionados previamente.application/pdftext/htmlCopyright (c) 2015 IngenieríaArtificial visionfacial recognizedshape descriptorsDescriptores de formareconocimiento facialVisión artificialinfo:eu-repo/semantics/article