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dc.contributor.advisorSamillán Ayala, Alberto Enrique
dc.contributor.authorBernal Leyva, Alex Yuri
dc.date.accessioned2019-10-17T22:56:30Z
dc.date.available2019-10-17T22:56:30Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12802/6324
dc.description.abstractEste trabajo plantea como objetivo desarrollar un prototipo de reconocimiento facial aplicando los diferentes algoritmos matemáticos para la identificación del rostro. Por otro lado, para realizar la implementación de los métodos de reconocimiento facial se realizó un análisis de los métodos que mejores resultados han obtenido en los últimos estudios, verificando si cumplen con lo necesario en tema de orientación y rendimiento computacional. De tal modo que los métodos seleccionados se tomaron diversos resultados de tesis y artículos científicos de base de datos reconocidos, de manera que se implementó el método de Patrón Binario Local y EigenFaces en lenguaje C y el prototipo en lenguaje java. Teniendo como muestra 50 personas con 15 imágenes por personas teniendo un total de 750 imágenes en la base de datos que fueron entrenados en ambos métodos LBP Y EigenFaces, las imágenes fueron adquiridas en diferentes tipos de escenarios (mañana, tarde y noche) con diferente orientación de rostro. Para la clasificación solo se tomó 1 imagen en tiempo real por prueba realizada y dicha imagen no es almacenada en el dispositivo solo se utiliza para la clasificación. Por otro lado, se implementó un clasificador de bajo nivel por motivo que los dispositivos inteligentes no cuentan con gran recurso computacional basado a ese motivo fue que se implementó en el método LBP el clasificador probabilístico Chi-cuadrado y para el método EigenFaces el clasificador de distancia euclidiana. En las pruebas realizadas se obtuvo diferentes resultados altos siendo el más resaltante el método LBP con el 100% de reconocimiento en las pruebas realizadas en noche de manera frontal. Y un tiempo de respuesta de menor a un segundo lo durante los diferentes escenarios y en el caso de EigenFaces obtuvo un resultado menor de acierto.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Señor de Sipánes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es_ES
dc.sourceRepositorio Institucional - USSes_PE
dc.source.uriRepositorio Institucional USSes_PE
dc.subjectReconocimiento faciales_PE
dc.subjectMétodoses_PE
dc.subjectPatrón binario locales_PE
dc.subjectEigenFaceses_PE
dc.subjectRendimientoes_PE
dc.subjectOrientaciónes_PE
dc.titleANÁLISIS DE MÉTODOS DE RECONOCIMIENTO FACIAL BAJO EL SISTEMA OPERATIVO ANDROIDes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.levelTítulo profesionales_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismoes_ES
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.discipline612076es_PE
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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