En este trabajo se presenta un método para reconocimiento de expresiones del rostro, utilizando sistemas de visión multi-ocular. Primero, imágenes estéreo multi-oculares son rectificadas por medio de un método basado en el algoritmo de enjambre de partículas, el cual minimiza errores de distorsión y cumple con las restricciones epipolares. Las imágenes rectificadas son utilizadas para estimar la profundidad de la escena observada. La profundidad se determina a través de un método de asociación estéreo multilínea base ajustable, utilizando la disparidad entre imágenes multi-oculares.
Inicialmente, un mapa de disparidad es estimado entre la imagen de referencia y la imagen más cercana. El mapa obtenido es utilizado para predecir el mapa de disparidad ente la imagen de referencia y la siguiente imagen más cercana, este proceso se realiza de manera iterativa hasta llegar a la imagen más alejada. Posteriormente, el mapa de disparidad es postprocesado para remover información estimada erróneamente utilizando un enfoque de interpolación basado en la teoría de Bayes. Después, la disparidad procesada y los parámetros físicos del sistema son utilizados para encontrar la distribución geométrica de profundidad en la escena.
