Sistema de reconocimiento facial basado en los algoritmos Haar Cascade, DeepFace Y Luxand FaceSDK

• Autores: Capcha Huaman, Alexander, Huaman Chile, José Luis
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/86897
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/86897
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Reconocimiento facial (Computación); Tecnología de la información; Universidades - Administración; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La formulación del problema que se planteó en la investigación es ¿Cuál es el efecto del uso de un Sistema de Reconocimiento Facial basado en los algoritmos Haar Cascade, Deepface y Luxand FaceSDK? El objetivo del presente informe de investigación es determinar el efecto del uso de un sistema de reconocimiento facial basado en algoritmos Haar Cascade, DeepFace y Luxand FaceSDK en sus dimensiones como tiempo, precisión y recursos. Propiamente en base a los instrumentos planteados. La investigación planteada fue de tipo aplicada, de un enfoque cuantitativo y de tipo diseño pre-experimental. La variable efecto del uso del sistema de reconocimiento facial basado en los algoritmos Haar Cascade, DeepFace y Luxand FaceSDK (Aquino, Lepage y Rivera, 2019).Para la presente investigación se aplicó una población de 50 personas y una muestra de 20 personas de ambos sexos de diferentes condiciones y lugares ya que se eligió por conveniencia, y los instrumentos que se aplicarán son ficha de registro y administrador de tareas propiamente del Sistema Operativo Windows a fin de medir los indicadores. Los resultados de la investigación fueron satisfactorios consiguiendo mejorar en los distintos indicadores, el coeficiente de significancia fue de 0.01 menor a 0.05. Asimismo, se recomendó desarrollar futuros sistemas de investigación con funcionalidades de sensor de movimiento para clases virtuales.