Técnica eficiente para el reconocimiento facial global utilizando Python y Opencv en imágenes 2d.
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Date
2022-03
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Volume Title
Publisher
Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC)
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.
Description
The present work of degree, is a research that deals with the use of efficient techniques for global face recognition using Python and OpenCV carried out in the career of Information Systems of the Faculty of Engineering and Applied Sciences of the Technical University of Cotopaxi. We collected information through a visit to the students of the Information Systems career that serve us for the analysis and comparison of the three techniques used (Fisherfaces, EigenFaces, LBPH). The work aims to determine an efficient technique that contributes to the area of global facial recognition, contributing significantly to the field of university security, taking into consideration the saving of resources for future implementation. Finishing this work with the respective analysis and interpretation of the research results, it has been determined that, of the three techniques studied, LBPH has the best results both in training time and face recognition efficiency reaching 100% in our tests.
Keywords
RECONOCIMIENTO FACIAL, OPENCV, PYTHON, FISHERFACES, FISHERFACES, LBPH
Citation
Larco Borja Pablo Damián, Chacon Gavilanes Luis Fernando (2022); Técnica eficiente para el reconocimiento facial global utilizando Python y Opencv en imágenes 2d. UTC. Latacunga. 75 p.