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Título : Análisis de Métodos de Reconocimiento de Rostros Utilizando Descriptores SIFT y HOG Aplicado en la Escuela Nicanor Larrea.
Autor : Tingo Yagos, Wilson Rolando.
Sagñay Ruiz, Mario Rigoberto.
Director(es): Santillan Castillo, Julio
Tribunal (Tesis): Moreno, Patricio
Palabras claves : TRANSFORMACIÓN DE CARACTERÍSTICAS INVARIANTE A LA ESCALA;HISTOGRAMAS DE GRADIENTES ORIENTADOS;RECONOCIMIENTO FACIAL;SISTEMA DE ASISTENCIA;ESCUELA DR. NICANOR LARREA
Fecha de publicación : 23-nov-2015
Editorial : Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Citación : Tingo Yagos, Wilson Rolando. y Sagñay Ruiz, Mario Rigoberto. (2015). Análisis de Métodos de Reconocimiento de Rostros Utilizando Descriptores SIFT y HOG Aplicado en la Escuela Nicanor Larrea. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.
Identificador : UDCTFIYE;18T00620
Resumen : The research focuses on the analysis of face recognition methods using descriptors Scale Invariant Feature Transform and Histograms of Oriented Gradients, in order to know what is the most effective, applied at Dr. Nicanor Larrea School. The scientific method to perform a comparative analysis of the descriptors, for which two prototypes based on the theoretical foundations investigated and focused on the area of control attendance record of the teachers was built was used as a guide. Number of lines of code, runtime, percentage of use of processor and percentage of memory usage, the indicators were assessed with the help of tools: Line Tally, Process Explorer, Resource Monitor, and Matlab. Histograms of Oriented Gradients descriptor obtained 93.75% effective against 68.75% of Scale Invariant Feature Transform descriptor. Histograms of Oriented Gradients descriptor was selected for developing the system for recording attendance of teachers, the methodology was used in cascade, tools Matlab as a programming language and database engine MySQL. In conclusion Histograms of Oriented Gradients has 25% more effective than Scale Invariant Feature Transform descriptor. Building a face recognition device it is recommended for Electronic students using the Histograms of Oriented Gradients descriptor.
Descripción : La investigación se centra en el análisis de métodos de reconocimiento de rostros utilizando los descriptores de transformación de características invariante a la escala e Histogramas de gradientes orientados, con el propósito de conocer cuál es el más efectivo, aplicado en la Escuela Dr. Nicanor Larrea. Se utilizó como guía el método científico para poder realizar el análisis comparativo entre los descriptores, para lo cual se construyó dos prototipos basándose en los fundamentos teóricos investigados y enfocados en el área del control del registro de asistencia del personal docente. Para medir la efectividad de los descriptores se utilizó los siguientes indicadores: número de líneas de código, tiempo de ejecución, porcentaje de uso del procesador y porcentaje de uso de la memoria, los indicadores fueron valorados con la ayuda de las herramientas: LineTally, Process Explorer, Monitor de Recursos, Matlab. El descriptor de Histogramas de gradientes orientados obtuvo el 93,75% de efectividad frente al 68,75% del descriptor de transformación de características invariante a la escala, por lo tanto se seleccionó el descriptor de Histogramas de Gradientes Orientados para el desarrollo del sistema de registro de asistencia del personal docente, se utilizó la metodología en cascada, las herramientas de Matlab como lenguaje de programación y el motor de base de datos MySql. En conclusión el descriptor Histogramas de gradientes orientados tiene el 25% más de efectividad que el descriptor de transformación de características invariante a la escala. Se recomienda a los estudiantes de Electrónica la construcción de un dispositivo de reconocimiento de rostros utilizando el descriptor Histograma de Gradientes Orientados.
URI : http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/4593
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