Sistema de re-identificación de personas a través de características biométricas: facial y voz y soft-biométricas: silueta textura y color de la vestimenta, mediante el uso de técnicas computacionales avanzadas, en un entorno controlado en la ESPE Sede Latacunga.
El presente proyecto de titulación consiste en el desarrollo de un Sistema de Re-identificación de personas a través de la combinación de características biométricas (facial y voz) y soft-biométricas (silueta, textura y color de la vestimenta) en un entorno controlado en las instalaciones de la Univ...
Shranjeno v:
| Glavni avtor: | |
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| Drugi avtorji: | , |
| Format: | bachelorThesis |
| Izdano: |
2024
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| Teme: | |
| Online dostop: | https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/44812 |
| Oznake: |
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| Izvleček: | El presente proyecto de titulación consiste en el desarrollo de un Sistema de Re-identificación de personas a través de la combinación de características biométricas (facial y voz) y soft-biométricas (silueta, textura y color de la vestimenta) en un entorno controlado en las instalaciones de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE Sede Latacunga en el campus Gral. Guillermo Rodríguez Lara ubicada en la parroquia Belisario Quevedo. Con el objetivo de garantizar una identificación precisa ideal para aplicaciones en el área de seguridad. Para el desarrollo de este sistema es indispensable la implementación de técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y audio, emplear algoritmos de Machine Learning, validar y analizar los resultados y errores para ajustar los modelos y/o algoritmos del sistema. Se puede destacar el empleo del algoritmo de aprendizaje supervisado SVM clasificando características relevantes para su identificación mediante imágenes, a su vez para el procesamiento de audio se utilizó MFCC para la extracción de características relevantes espectrales. El desarrollo se llevó a cabo mediante el marco de trabajo SCRUM empleando de esta forma un enfoque iterativo e incremental que permite una mejor adaptación ante cambios de requisitos, obteniendo durante su ejecución un mayor porcentaje de precisión para la identificación de individuos. |
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