Algoritmos de reconocimiento facial mediante aprendizaje automático para la identificación de personas en una institución educativa de Pasco - 2021

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Pongo a vuestra consideración la Tesis “Algoritmos de reconocimiento facial mediante aprendizaje automático para la identificación de personas en una institución educativa de Pasco - 2021”. El objetivo que persigue esta investigación es determinar el algoritmo de reconocimiento facial que mejor resu...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Muñoz Villanueva, Cristian Brayan
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión
Repositorio:UNDAC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.undac.edu.pe:undac/2996
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Algoritmos de reconocimiento facial
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description Pongo a vuestra consideración la Tesis “Algoritmos de reconocimiento facial mediante aprendizaje automático para la identificación de personas en una institución educativa de Pasco - 2021”. El objetivo que persigue esta investigación es determinar el algoritmo de reconocimiento facial que mejor resulte en la identificación de personas de una institución educativa de Pasco – 2021, para ello se realizó una investigación de tipo experimental, con una muestra de tipo intencionada no probabilística conformada 310 imágenes diversas de 10 estudiantes de la Facultad de Ingeniería UNDAC. Se evaluaron 3 algoritmos de reconocimiento facial: Eigenface, Fisherface y Local Binary Pattern (LBP) mediante las métricas de exactitud y precisión de aprendizaje automático, el experimento se realizó en tres escenarios de entrenamiento de los modelos algorítmicos con diferente número de imágenes, para luego testear cada modelo con imágenes de los 10 estudiantes, los resultados indican que el algoritmo de reconocimiento facial LBP, es el que mejor porcentaje de aciertos ofrece en cuanto a la métrica de exactitud con un 94.37%, del mismo modo en las pruebas para evaluar el porcentaje de precisión el algoritmo LPB presenta el valor más alto con 97.83%, ocupando el segundo lugar el algoritmo Fisherface. De lo que se desprende que el algoritmo de reconocimiento facial LBP resulta siendo el que mejores resultados ofrece en porcentajes de exactitud y precisión en la identificación de personas.
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Se evaluaron 3 algoritmos de reconocimiento facial: Eigenface, Fisherface y Local Binary Pattern (LBP) mediante las métricas de exactitud y precisión de aprendizaje automático, el experimento se realizó en tres escenarios de entrenamiento de los modelos algorítmicos con diferente número de imágenes, para luego testear cada modelo con imágenes de los 10 estudiantes, los resultados indican que el algoritmo de reconocimiento facial LBP, es el que mejor porcentaje de aciertos ofrece en cuanto a la métrica de exactitud con un 94.37%, del mismo modo en las pruebas para evaluar el porcentaje de precisión el algoritmo LPB presenta el valor más alto con 97.83%, ocupando el segundo lugar el algoritmo Fisherface. De lo que se desprende que el algoritmo de reconocimiento facial LBP resulta siendo el que mejores resultados ofrece en porcentajes de exactitud y precisión en la identificación de personas.Submitted by BLAS SOTO Victor Hugo (vblass@undac.edu.pe) on 2023-01-24T21:15:51Z No. of bitstreams: 1 T026_70775605_T.pdf: 3147022 bytes, checksum: 343718e4516bfbd838a2eccd3ac0cb3b (MD5)Made available in DSpace on 2023-01-24T21:15:51Z (GMT). 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