Técnica eficiente para el reconocimiento facial global utilizando Python y Opencv en imágenes 2d.

Abstract

El presente trabajo de grado, es una investigación que trata sobre el uso de técnicas eficientes para el reconocimiento facial global utilizando Python y OpenCV realizada en la carrera de Sistemas de Información de la facultad de Ciencias de la Ingeniería y Aplicadas de la Universidad Técnica de Cotopaxi. Recopilamos información a través de una visita a los estudiantes de la carrera de Sistemas de Información que nos sirven para el análisis y comparación de las tres técnicas utilizadas (Fisherfaces, EigenFaces, LBPH). El trabajo tiene como objetivo determinar una técnica eficiente que contribuya al área del reconocimiento facial global aportando significativamente al campo de la seguridad universitaria, teniendo a consideración el ahorro de recursos para una futura implementación. Terminando este trabajo con el respectivo análisis e interpretación de los resultados de la investigación, se ha determinado que, de las tres técnicas estudiadas, LBPH tienes los mejores resultados tanto en tiempo de entrenamiento como en la eficacia de reconocimiento de rostros alcanzando un 100% en nuestras pruebas.