Análisis de Métodos de Reconocimiento de Rostros Utilizando Descriptores SIFT y HOG Aplicado en la Escuela Nicanor Larrea.
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 La...
-д хадгалсан:
| Үндсэн зохиолч: | |
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| Бусад зохиолчид: | |
| Формат: | bachelorThesis |
| Хэл сонгох: | spa |
| Хэвлэсэн: |
2015
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| Нөхцлүүд: | |
| Онлайн хандалт: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/4593 |
| Шошгууд: |
Шошго нэмэх
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Шошго нэмэх | Тойм: | 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. |
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