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Título : Análisis comparativo de técnicas de reconocimeitno de rostros basado en modelos y en imagen usando un módulo de inteligencia artificial en Matlab. Caso práctico: Departamento Climagen de la Clínica Moderna de la ciudad de Riobamba
Autor : Sarango Cuenca, María Del Cisne
Mainato Buñay, Manuel Antonio
Palabras claves : INTELIGENCIA ARTIFICIAL;MATLAB;ESTUDIO COMPARATIVO;REDES NEURONALES ARTIFICIALES;TÉCNICAS DE RECONOCIMIENTO DE ROSTROS;MODELOS DE ROSTROS;GRAFOS ELÁSTICOS DE RACIMO (EBGM)
Fecha de publicación : 2-dic-2014
Identificador : UDCTFIYE;18T00558
Abstract : La investigación está enfocada en realizar el estudio comparativo de las técnicas de reconocimiento de rostros basado en modelos con Grafos Elásticos de Racimo (EBGM) y en imagen con Redes Neuronales Artificiales (RNA), a través del desarrollo de un prototipo para el Departamento “CLIMAGEN” de la Clínica Moderna, Ciudad de Riobamba. Para realizar la investigación se utiliza el método analítico para apoyar el trabajo y realizar el análisis e interpretación de los resultados que se han alcanzado, desarrollando dos prototipos para realizar ambientes de prueba con las mismas condiciones comparativas y parametrización, se usa módulo de Inteligencia Artificial en MATLAB (Toolboxs) y MySQL para almacenar datos. Mediante parámetros de comparación tales como: líneas de código, tiempo de respuesta, desempeño, seguridad, se selecciona la técnica basada en imagen con RNA que alcanza 99%, donde sus tres últimos parámetros aportan 3,75%, 5%, 15% más frente a la técnica basada en modelos con EBGM, por ende RNA ofrece mayor seguridad con un 22,5% superior a EBGM; habiendo así demostrado la técnica basado en imagen con RNA brinda mejor seguridad. Se concluye (RNA) brinda mayor seguridad en el control de acceso a usuarios al lugar, su uso permite la disminución de acceso a intrusos y rechazo a usuarios legítimos, por ende es una técnica apropiada para su implantación. Se recomienda tener en cuenta condiciones ambientales como iluminación, entorno (fondo blanco), así como postura y distancia del usuario frente a la cámara para un reconocimiento facial aceptable.
URI : http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/3571
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