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dc.contributor.advisorOrozco Gómez, Diego Hernando-
dc.contributor.advisorCalle Pérez, Jesús Ignacio-
dc.contributor.authorGrisales Londoño, Emmanuel-
dc.date.accessioned2022-12-05T20:03:22Z-
dc.date.available2022-12-05T20:03:22Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttps://repositorio.pascualbravo.edu.co/handle/pascualbravo/1788-
dc.description.abstractEste 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.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherInstitución Universitaria Pascual Bravospa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessspa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/spa
dc.sourceInstitución Universitaria Pascual Bravospa
dc.sourceRepoIUPBspa
dc.titleSistema de reconocimiento de rostros a través del clasificador Haarcascadespa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_16ecspa
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.type.contentTextspa
dc.thesis.degreePregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradospa
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.publisher.placeMedellín, Colombiaspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
thesis.degree.disciplineFacultad de Ingeniería. Tecnología Electrónicaspa
thesis.degree.grantorInstitución Universitaria Pascual Bravospa
thesis.degree.nameTecnólogo (a) Electrónicospa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/monographspa
dc.subject.proposalInteligencia artificialspa
dc.subject.proposalVisión computacionalspa
dc.subject.proposalAlgoritmo de clasificaciónspa
dc.subject.proposalBases de datosspa
dc.subject.keywordArtificial intelligencespa
dc.description.abstractengThis document presents a face recognition system making use of a HaarCascade classifier in the face image collection process and the Local Binary Pattern Histogram (LBPH), EigenFace (EF) and FisherFace (FF) classifiers in the recognition process. The collection process was performed with faces of six people and provided 350 images of faces without face masks and 350 images of faces with face masks, which were trained together by person. The training time was located in the range between 8.9410 seconds and 6340.0947 seconds. Once the trained models were generated, the face recognition onset time ranged from 0.0001 seconds to 0.4447 seconds with an average accuracy of 98.4828% for the LBPH model, 92.3076% for the EigenFace model, and 77.1981% for the FisherFace model.spa
Aparece en las colecciones: Tecnología Electrónica

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