Sistema de reconocimiento de rostros a través del clasificador Haarcascade

Abstract

Este trabajo presenta un sistema de reconocimiento de rostros haciendo uso de un clasificador HaarCascade en el proceso de recolección de imágenes de rostros y de los clasificadores Histograma de Patrones Binarios Locales (LBPH), EigenFace (EF) y FisherFace (FF) en el proceso de reconocimiento. El proceso de recolección se realizó con rostros de seis personas y suministró 350 imágenes de rostros sin tapabocas y 350 imágenes de rostros con tapabocas, los cuales fueron entrenados en conjunto por persona. El tiempo de entrenamiento se localizó en el rango entre 8.9410 segundos y 6340.0947 segundos. Una vez generados los modelos entrenados, el tiempo de inicio de reconocimiento de rostro se ubicó en el rango de 0.0001 segundos a 0.4447 segundos con una precisión promedio de 98.4828% para el modelo LBPH, 92.3076% para el modelo EigenFace, y 77.1981% para el modelo FisherFace.