Sistema de reconocimiento de personas con alteraciones faciales basado en los algoritmos KNN y HMM

• Autores: Calderon Guzman, Geraldine Elena, Marcelo Barturen, Brayan Alonso
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/168213
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/168213
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Reconocimiento de formas; Algoritmo; Identidad; Tiempo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación tuvo como objetivo determinar la eficacia de un sistema de reconocimiento basado en los algoritmos KNN y HMM para la identificación de personas con alteraciones faciales. El estudio empleó un enfoque cuantitativo, tipo preexperimental y diseño experimental. La implementación del sistema permitió comparar imágenes para la detección de identidad, facilitando el ahorro de tiempo y promoviendo la seguridad. Los resultados mostraron un asertividad del 99.1% en la localización de rostros, superando estudios previos de Aragon (2013) y Xiaolin Wu (2017) que obtuvieron 76.16% y 87% respectivamente, aunque difirieron de Sedgewick (1995) quien indicó inestabilidad en programas repotenciados. Los datos se analizaron mediante estadística descriptiva e inferencial. Se concluyó que el sistema implementado disminuyó significativamente el intervalo de consulta de reconocimiento y facilitó la identificación en casos de desaparición. Se recomienda ampliar la investigación con mayores muestras documentales, actualización constante del programa, adición de módulos funcionales, compatibilidad con diversas plataformas y desarrollo de una interfaz intuitiva para su aplicación en distintas áreas de seguridad en Perú.