Desarrollo de un prototipo móvil para identificar contorno de ojos en imágenes de rostros humanos utilizando programación en paralelo para un sistema de autenticación biométrica
La autenticación biométrica en simples palabras es la verificación de identidad de personas mediante características que son únicas en el cuerpo humano, desarrollar este tipo de sistema de autenticación requiere de una gran carga computacional siendo un problema grande al momen to del desarrollo. El...
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| Hovedforfatter: | |
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| Andre forfattere: | |
| Format: | bachelorThesis |
| Sprog: | spa |
| Udgivet: |
2022
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| Fag: | |
| Online adgang: | http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/22310 |
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Tilføj Tag | Summary: | La autenticación biométrica en simples palabras es la verificación de identidad de personas mediante características que son únicas en el cuerpo humano, desarrollar este tipo de sistema de autenticación requiere de una gran carga computacional siendo un problema grande al momen to del desarrollo. El presente trabajo se enfoca en la detección de contorno de ojos del rostro humano de una forma eficiente y optima mediante lenguajes de programación ligero como lo es C/C++ aplicando técnicas de programación paralela y visión por computadora. La metodología utilizada sigue los pasos de la lectura de imágenes de rostros las cuales pasaran por el modelo pre entrenado de DLIB shapepredictor, que identifica rostros humanos con ayuda de 68 face landmark, identificando puntos de referencia del rostro, después se hace el recorte de los ojos y se los pasa por un filtro hibrido medio para eliminar el ruido sal y pimienta a continuación, la detección de reflejos especulares para eliminar el brillo de los ojos. Se utilizó un data set de 500 imágenes de rostros y ojos del repositorio CASIAWebFace y dos datasets propios con 117 y 593 imágenes. Se aplica técnicas de programación en paralelo que ayudaron a optimizar recursos computacionales disponibles, ya que al aprovechar de toda la capacidad del dispositivo se puede acortar tiempos de espera entre procesos en un 20% y el consumo de CPU en un 35% debido a la manipulación de tareas repetitivas que pueden ser ejecutadas simultáneamente sin afectar a otros procesos con ayuda de la sincronización de la directiva OPM. |
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