Procesamiento De Imágenes Para La Identificación De Personas Como Sistema De Seguridad En Zonas Domiciliarias/Image Processing for identification of people as a security system in domiciliary zones

El objetivo fue la implementación de dos algoritmos de reconocimiento facial para la identificación de personas, bajo condiciones reales en este caso un domicilio, se examinó las investigaciones relevantes en la identificación facial como los métodos de Análisis de Componentes Principales (PCA) y el Análisis Lineal Discriminante (LDA), procesos matemáticos utilizadas por los algoritmos Eigenfaces y Fisherfaces, que son técnicas de aproximación estadística para clasificar datos en este caso rostros, con mínima complejidad computacional. El sistema de identificación de personas propuesto, desarrolló algoritmos en Matlab, describiendo sus etapas principales de procesamiento como la adquisición de imágenes, pre procesamiento, extracción de características faciales, entrenamiento o clasificador, éstos algoritmos se sometieron a evaluación de eficacia en la identificación de personas, utilizando una base de rostros públicas de AT&T conocida como ORL Database of Faces, con 400 imágenes de rostros de distintas personas con variadas expresiones, adicionalmente se elaboró un base de rostros domiciliar, con 48 imágenes para el entrenamiento del sistema. Como resultado de la evaluación bajo condiciones de laboratorio se obtuvo una eficiencia superior al 90%, mientras que, al ser evaluados en condiciones reales, los algoritmos presentan eficiencias de identificación que oscilan del 50 al 80%, factores que dependen de la distancia, cámara, calidad de imagen, e iluminación. Estableciéndose las condiciones mínimas de requerimientos para la implementación de un sistema de vigilancia domiciliar, con porcentajes de efectividad favorables en estos ambientes, proponiendo una innovación en el uso de la tecnología e ingeniería actual respecto a video vigilancia. The objective of the project is the implementation of two facial recognition algorithms for the identification of people, under real conditions, in this case, an address. Relevant investigations in facial identification have been explored, such as Principal Component Analysis (PCA) and Discriminant Linear Analysis (LDA) methods, mathematical processes used by the Eigenfaces and Fisherfaces algorithms, which are statistical approximation techniques for classifying data, in this case, faces, with minimum computational complexity. The proposed people identification system, developed its algorithms in Matlab, describing its main processing stages such as image acquisition, pre-processing, extractions of facial features, training or classifier, these algorithms will be evaluated of efficiency in the identification of people, used for this a base of public faces of AT & T known as ORL Database of Faces, with 400 images of different faces forgive with various expressions, in addition to this a base of faces domiciliary, with 48 images will be elaborated for system training. As a result of the evaluations under laboratory conditions they present an efficiency of over 90%, while when evaluated in real conditions, the algorithms show efficiencies ranging from 50 to 80% depending on the distances between the subject and the camera, as well as it also depends on the image quality that can be acquired with them. In this way, minimum requirements have been established for the implementation of a home surveillance system, in which favourable percentages of effectiveness will be obtained in these environments, proposing an innovation in the use of current technology in relation to video surveillance. Palabras claves: PCA, Eigenfaces, LDA, Fisherfaces, Base de Datos Públicas, Algoritmo, Reconocimiento. Keywords: PCA, Eigenfaces, LDA, Fisherfaces, Public Database, Algorithm, Recognition

Procesamiento de imágenes para la identificación de personas como sistema de seguridad en zonas domiciliarias de la ciudad de Riobamba.

El objetivo fue la implementación de dos algoritmos de reconocimiento facial para la identificación de personas, bajo condiciones reales en este caso un domicilio, proceso que presentó muchos desafíos en los métodos de análisis de imágenes, se examinó las investigaciones relevantes en la identificación facial como los métodos de Análisis de Componentes Principales (PCA) y el Análisis Lineal Discriminante (LDA), procesos matemáticos utilizadas por los algoritmos Eigenfaces y Fisherfaces, que son técnicas de aproximación estadística para clasificar datos en este caso rostros, con mínima complejidad computacional. En el diseño e implementación del sistema de identificación de personas propuesto, se desarrolló los algoritmos en Matlab, describiendo sus etapas principales de procesamiento como la adquisición de imágenes, pre procesamiento, extracciones de características faciales, entrenamiento o clasificador, éstos algoritmos se sometieron a evaluación de eficacia en la identificación de personas, utilizado una base de rostros públicas de AT&T conocida como ORL Database of Faces, con 400 imágenes de rostros distintas personas con variadas expresiones, además de ello se elaborara un base de rostros domiciliar, con 48 imágenes para el entrenamiento del sistema. Como resultado de la evaluaciones bajo condiciones de laboratorio se obtuvo una eficiencia superior al 90%, mientras que al ser evaluados en condiciones reales, los algoritmos presentan eficiencias de identificación que oscilan del 50 al 80%, factores que dependen de la distancia, cámara, calidad de imagen, e iluminación. De esta manera se estableció las condiciones mínimas de requerimientos para la implementación de un sistema de vigilancia domiciliar, con porcentajes de efectividad favorables en éstos ambientes, proponiendo una innovación en el uso de la tecnología e ingeniería actual en lo referente a video vigilancia, se recomienda realizar estudios para mejorar las técnicas en la detección facial y algoritmos de reconocimiento facial en tiempo real.The objective of the project is the implementation of two facial recognition algorithms for the identification of people, under real conditions in this case an address, demonstrating in a practical way the efficiency of this technology that presents many challenges due to its variants in its analysis methods. images, relevant investigations in facial identification have been explored, such as Principal Component Analysis (PCA) and Discriminant Linear Analysis (LDA) methods, mathematical processes used by the Eigenfaces and Fisherfaces algorithms, which are statistical approximation techniques for classifying data in this case faces, with minimum computational complexity. In the design and implementation of the proposed people identification system, the algorithms will be developed in Matlab, describing its main processing stages such as image acquisition, pre-processing, extractions of facial features, training or classifier, these algorithms will be evaluated of efficiency in the identification of people, used for this a base of public faces of AT & T known as ORL Database of Faces, with 400 images of different faces forgive with various expressions, in addition to this a base of faces domiciliar, with 48 images will be elaborated for system training. As a result of the evaluations under laboratory conditions they present an efficiency of over 90%, while when evaluated in real conditions, the algorithms show efficiencies ranging from 50 to 80% depending on the distances between the subject and the camera, as well as it also depends on the image quality that can be acquired with them. In this way, minimum requirements have been established for the implementation of a home surveillance system, in which favorable percentages of effectiveness will be obtained in these environments, proposing an innovation in the use of current technology in relation to video surveillance, It is recommended to carry out studies to improve techniques in facial detection and face recognition algorithms in real time

Procesamiento de imágenes para la identificación de personas como sistema de seguridad en zonas domiciliarias de la ciudad de Riobamba.

El objetivo fue la implementación de dos algoritmos de reconocimiento facial para la identificación de personas, bajo condiciones reales en este caso un domicilio, proceso que presentó muchos desafíos en los métodos de análisis de imágenes, se examinó las investigaciones relevantes en la identificación facial como los métodos de Análisis de Componentes Principales (PCA) y el Análisis Lineal Discriminante (LDA), procesos matemáticos utilizadas por los algoritmos Eigenfaces y Fisherfaces, que son técnicas de aproximación estadística para clasificar datos en este caso rostros, con mínima complejidad computacional. En el diseño e implementación del sistema de identificación de personas propuesto, se desarrolló los algoritmos en Matlab, describiendo sus etapas principales de procesamiento como la adquisición de imágenes, pre procesamiento, extracciones de características faciales, entrenamiento o clasificador, éstos algoritmos se sometieron a evaluación de eficacia en la identificación de personas, utilizado una base de rostros públicas de AT&T conocida como ORL Database of Faces, con 400 imágenes de rostros distintas personas con variadas expresiones, además de ello se elaborara un base de rostros domiciliar, con 48 imágenes para el entrenamiento del sistema. Como resultado de la evaluaciones bajo condiciones de laboratorio se obtuvo una eficiencia superior al 90%, mientras que al ser evaluados en condiciones reales, los algoritmos presentan eficiencias de identificación que oscilan del 50 al 80%, factores que dependen de la distancia, cámara, calidad de imagen, e iluminación. De esta manera se estableció las condiciones mínimas de requerimientos para la implementación de un sistema de vigilancia domiciliar, con porcentajes de efectividad favorables en éstos ambientes, proponiendo una innovación en el uso de la tecnología e ingeniería actual en lo referente a video vigilancia, se recomienda realizar estudios para mejorar las técnicas en la detección facial y algoritmos de reconocimiento facial en tiempo real.The objective of the project is the implementation of two facial recognition algorithms for the identification of people, under real conditions in this case an address, demonstrating in a practical way the efficiency of this technology that presents many challenges due to its variants in its analysis methods. images, relevant investigations in facial identification have been explored, such as Principal Component Analysis (PCA) and Discriminant Linear Analysis (LDA) methods, mathematical processes used by the Eigenfaces and Fisherfaces algorithms, which are statistical approximation techniques for classifying data in this case faces, with minimum computational complexity. In the design and implementation of the proposed people identification system, the algorithms will be developed in Matlab, describing its main processing stages such as image acquisition, pre-processing, extractions of facial features, training or classifier, these algorithms will be evaluated of efficiency in the identification of people, used for this a base of public faces of AT & T known as ORL Database of Faces, with 400 images of different faces forgive with various expressions, in addition to this a base of faces domiciliar, with 48 images will be elaborated for system training. As a result of the evaluations under laboratory conditions they present an efficiency of over 90%, while when evaluated in real conditions, the algorithms show efficiencies ranging from 50 to 80% depending on the distances between the subject and the camera, as well as it also depends on the image quality that can be acquired with them. In this way, minimum requirements have been established for the implementation of a home surveillance system, in which favorable percentages of effectiveness will be obtained in these environments, proposing an innovation in the use of current technology in relation to video surveillance, It is recommended to carry out studies to improve techniques in facial detection and face recognition algorithms in real time

Prestaciones de la Normalización del Rostro en el Reconocimiento Facial

10 pages, 4 figures.-- Contributed to: V Jornadas de Reconocimiento Biométrico de Personas (JRBP 2010, Huesca, Spain, Sep 2-3, 2010).En este trabajo se estudia la influencia de la normalización facial sobre las prestaciones globales de un sistema de reconocimiento. Para ello se evalúan las prestaciones de un sistema basado en Principal Component Analysis (PCA) cuando se aplica normalización facial mediante Active Shape Models (ASM) en un escenario de verificación de identidad.Este trabajo ha sido desarrollado dentro del Proyecto BRAVO (TIN2007-67407-C03-01), financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación.Publicad

Implementación de un modelo computacional de recuperación de imágenes basadas en contenido para la identificación facial de perros y gatos

Trabajo de investigaciónEn este trabajo se lleva a cabo un experimento de recuperación de imágenes basadas en contenido (CBIR, por sus siglas en inglés), utilizando imágenes de mascotas, con el fin de apoyar el proceso de búsqueda manual de perros y gatos perdidos en bases de datos que contienen una gran cantidad de imágenes. Dicho proceso de recuperación se realizó en una fase online y una fase offline, utilizando técnicas de reconocimiento facial como Eigenfaces y LBPH junto con medidas de similaridad como la distancia de Manhattan y la distancia Euclidiana.INTRODUCCIÓN 1. GENERALIDADES 2. MARCO DE REFERENCIA 3. METODOLOGÍA 4. DISEÑO METODOLÓGICO 5. RESULTADOS Y ANÁLISIS DE RESULTADOS 6. CONCLUSIONES 7.RECOMENDACIONES Y TRABAJOS FUTUROS 8. BIBLIOGRAFÍA 9. ANEXOSPregradoIngeniero de Sistema

Técnica eficiente para el reconocimiento facial global utilizando Python y Opencv en imágenes 2d.

The present work of degree, is a research that deals with the use of efficient techniques for global face recognition using Python and OpenCV carried out in the career of Information Systems of the Faculty of Engineering and Applied Sciences of the Technical University of Cotopaxi. We collected information through a visit to the students of the Information Systems career that serve us for the analysis and comparison of the three techniques used (Fisherfaces, EigenFaces, LBPH). The work aims to determine an efficient technique that contributes to the area of global facial recognition, contributing significantly to the field of university security, taking into consideration the saving of resources for future implementation. Finishing this work with the respective analysis and interpretation of the research results, it has been determined that, of the three techniques studied, LBPH has the best results both in training time and face recognition efficiency reaching 100% in our tests.El presente trabajo de grado, es una investigación que trata sobre el uso de técnicas eficientes para el reconocimiento facial global utilizando Python y OpenCV realizada en la carrera de Sistemas de Información de la facultad de Ciencias de la Ingeniería y Aplicadas de la Universidad Técnica de Cotopaxi. Recopilamos información a través de una visita a los estudiantes de la carrera de Sistemas de Información que nos sirven para el análisis y comparación de las tres técnicas utilizadas (Fisherfaces, EigenFaces, LBPH). El trabajo tiene como objetivo determinar una técnica eficiente que contribuya al área del reconocimiento facial global aportando significativamente al campo de la seguridad universitaria, teniendo a consideración el ahorro de recursos para una futura implementación. Terminando este trabajo con el respectivo análisis e interpretación de los resultados de la investigación, se ha determinado que, de las tres técnicas estudiadas, LBPH tienes los mejores resultados tanto en tiempo de entrenamiento como en la eficacia de reconocimiento de rostros alcanzando un 100% en nuestras pruebas

La inteligencia artificial para el reconocimiento facial en la videovigilancia: una revisión sistemática de la literatura

El presente trabajo tiene como objetivo principal elaborar una revisión sistemática de la literatura acerca de la inteligencia artificial para el reconocimiento facial en el ámbito de la videovigilancia. Para el desarrollo de esta presente investigación, se empieza con una breve introducción explicando la importancia del reconocimiento facial en la videovigilancia para combatir la inseguridad ciudadana, seguido de ello, se tuvo en cuenta la metodología propuesta por B. Kitchenham [1], planteando las preguntas de investigación. Para continuar con el desarrollo, se realizó el proceso de búsqueda en tres bases de datos, siendo estas ProQuest, ScienceDirect y Google Académico. Seguido de ello, se aplicó los criterios de inclusión y exclusión a los documentos, para después aplicar una evaluación de calidad más rigurosa, lo que nos ayuda a obtener mejores resultados para la buena elaboración del presente documento. En los resultados de la indagación se expresan las herramientas que se utilizan en la inteligencia artificial y las técnicas que utilizan los diferentes autores para el reconocimiento facial en la videovigilancia. Esta revisión finaliza con las conclusiones, que dan respuesta a las preguntas planteadas

Sistema de reconocimiento de rostros mediante cámaras de seguridad interna

La presente tesis realiza el análisis y evaluación de las diferentes técnicas y algoritmos de visión artificial para ambientes semi – controlados, en donde se utilizó opencv con python como herramienta de trabajo. El principal problema que se presenta en esta investigación es que las características del rostro varían en posición o gestos con el paso del tiempo, calidad de la imagen, luminosidad, por lo que se torna un poco más complejo y por tal motivo no permite obtener resultados al 100%. Para esta investigación se pudo realizar los rostros en las personas dentro de un ámbito social en donde se detectarán las personas que ingresen o salgan de un local. La ejecución de este proyecto y validación durante las fases de prueba y operativas se considera necesaria y fundamental para poder avanzar en el conocimiento de los episodios de detección facial. Del mismo modo, se considera también básico para poder realizar tareas de evaluación y gestión de la calidad del reconocimiento facial. Teniendo como objetivo principal el poder aplicar algoritmos de visión artificial para la detección del rostro de personas en cámaras de seguridad internas. Para esta investigación utilizamos la técnica de HaarCascade junto con una Red Neuronal Convolucionante, las cuales permitieron la detección de rostros, las cuales comparándose con otras técnicas y algoritmos arrojaron resultados de un 98.1% permitiendo así poder seguir avanzando con el alto nivel de efectividad para la investigación realizada.TesisInfraestructura, Tecnología y Medio Ambient

SISTEMA DE RECONOCIMIENTO DE ROSTROS UTILIZANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES

En este trabajo se presenta un método para el reconocimiento de rostros, robusto a cambios de iluminación, postura y expresiones faciales. El método propuesto se encuentra dividido en dos etapas fundamentales; la primera que consiste en la extracción de características faciales por medio de la transformada wavelet discreta (TWD) y la segunda en la clasificación de patrones mediante la red neuronal perceptrón multicapa (MLP) a partir de los vectores característicos extraídos. La TWD es utilizada con la finalidad de construir un subespacio característico de bajas dimensiones expandido por medio de funciones wavelets a partir del espacio original de la imagen. La representación wavelet describe las características faciales de forma más robusta y simple que la representación original de la imagen. Las variaciones entre vectores característicos debido a los cambios de identidad son mayores que las variaciones intraclase producidas por cambios de iluminación, postura y expresión facial