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    Sistema de detección y reconocimiento de rostro para imágenes que contienen múltiples personas

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    2018lauravaldez.pdf (21.12Mb) 
    Autor
    Valdez Galindo, Laura Natalia
    Ingeniero Electronico
    URI
    http://hdl.handle.net/11634/14618
    ORCID
    https://orcid.org/0000-0002-2746-8733
    Google Scholar
    https://scholar.google.com/citations?user=vncSAb0AAAAJ&hl=es
    Cvlac
    http://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001516111
    Dominio
    http://unidadinvestigacion.usta.edu.co
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    TY - GEN T1 - Sistema de detección y reconocimiento de rostro para imágenes que contienen múltiples personas AU - Valdez Galindo, Laura Natalia Y1 - 2018 UR - http://hdl.handle.net/11634/14618 PB - Universidad Santo Tomás AB - En las últimas décadas, muchas aplicaciones requieren interactuar automáticamente con los usuarios, y la necesidad de que este tipo de aplicaciones tengan la capacidad de obtener la información acerca del usuario es imprescindible. Motivo por lo cual en este proyecto se desarrolló un sistema de procesamiento de imágenes en el cual detecte y reconozca rostros en imágenes digitales. Para el sistema de detección de implemento el método de Viola y Jones, obteniendo como resultado una tasa de detección mayor al 80% al evaluar 100 imágenes con 277 personas en ellas y para el sistema de reconocimiento se realizó una comparación entre LBPH Eigenfaces y Fisherfaces, en el cual con una tasa de reconocimiento de 70% se seleccionó Eigenfaces. ER - @misc{11634_14618, author = {Valdez Galindo Laura Natalia}, title = {Sistema de detección y reconocimiento de rostro para imágenes que contienen múltiples personas}, year = {2018}, abstract = {En las últimas décadas, muchas aplicaciones requieren interactuar automáticamente con los usuarios, y la necesidad de que este tipo de aplicaciones tengan la capacidad de obtener la información acerca del usuario es imprescindible. Motivo por lo cual en este proyecto se desarrolló un sistema de procesamiento de imágenes en el cual detecte y reconozca rostros en imágenes digitales. Para el sistema de detección de implemento el método de Viola y Jones, obteniendo como resultado una tasa de detección mayor al 80% al evaluar 100 imágenes con 277 personas en ellas y para el sistema de reconocimiento se realizó una comparación entre LBPH Eigenfaces y Fisherfaces, en el cual con una tasa de reconocimiento de 70% se seleccionó Eigenfaces.}, url = {http://hdl.handle.net/11634/14618} }RT Generic T1 Sistema de detección y reconocimiento de rostro para imágenes que contienen múltiples personas A1 Valdez Galindo, Laura Natalia YR 2018 LK http://hdl.handle.net/11634/14618 PB Universidad Santo Tomás AB En las últimas décadas, muchas aplicaciones requieren interactuar automáticamente con los usuarios, y la necesidad de que este tipo de aplicaciones tengan la capacidad de obtener la información acerca del usuario es imprescindible. Motivo por lo cual en este proyecto se desarrolló un sistema de procesamiento de imágenes en el cual detecte y reconozca rostros en imágenes digitales. Para el sistema de detección de implemento el método de Viola y Jones, obteniendo como resultado una tasa de detección mayor al 80% al evaluar 100 imágenes con 277 personas en ellas y para el sistema de reconocimiento se realizó una comparación entre LBPH Eigenfaces y Fisherfaces, en el cual con una tasa de reconocimiento de 70% se seleccionó Eigenfaces. OL Spanish (121)
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    Colecciones
    • Pregrado Ingeniería Electrónica [120]
    Resumen
    En las últimas décadas, muchas aplicaciones requieren interactuar automáticamente con los usuarios, y la necesidad de que este tipo de aplicaciones tengan la capacidad de obtener la información acerca del usuario es imprescindible. Motivo por lo cual en este proyecto se desarrolló un sistema de procesamiento de imágenes en el cual detecte y reconozca rostros en imágenes digitales. Para el sistema de detección de implemento el método de Viola y Jones, obteniendo como resultado una tasa de detección mayor al 80% al evaluar 100 imágenes con 277 personas en ellas y para el sistema de reconocimiento se realizó una comparación entre LBPH Eigenfaces y Fisherfaces, en el cual con una tasa de reconocimiento de 70% se seleccionó Eigenfaces.
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