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

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.