RECONOCIMIENTO FACIAL BASADO EN EIGENFACES, LBHP Y FISHERFACES EN LA BEAGLEBOARD-xM

El presente trabajo consiste en la implementación de un sistema de detección de rostro aplicando procesamiento de imágenes, aplicando características basados en eigenfaces, Histogramas de patrones locales binarios LBPH y discriminantes Fisherfaciales, sobre el dispositivo embebido BeagleBoard-xM. Para desarrollar este Trabajo se empelaronlibrerías de OpenCV, Java, CMake y sistemas operativos como Debian y Ubuntusobre la BeagleBoard. La validación del sistema determinó que el mejor resultado se obtiene con la técnica de EigenFaces ya que presento menor error de clasificación y 0% de errores de falsos positivos

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

Doctor of Philosophy

dissertationThe embedded system space is characterized by a rapid evolution in the complexity and functionality of applications. In addition, the short time-to-market nature of the business motivates the use of programmable devices capable of meeting the conflicting constraints of low-energy, high-performance, and short design times. The keys to achieving these conflicting constraints are specialization and maximally extracting available application parallelism. General purpose processors are flexible but are either too power hungry or lack the necessary performance. Application-specific integrated circuits (ASICS) efficiently meet the performance and power needs but are inflexible. Programmable domain-specific architectures (DSAs) are an attractive middle ground, but their design requires significant time, resources, and expertise in a variety of specialties, which range from application algorithms to architecture and ultimately, circuit design. This dissertation presents CoGenE, a design framework that automates the design of energy-performance-optimal DSAs for embedded systems. For a given application domain and a user-chosen initial architectural specification, CoGenE consists of a a Compiler to generate execution binary, a simulator Generator to collect performance/energy statistics, and an Explorer that modifies the current architecture to improve energy-performance-area characteristics. The above process repeats automatically until the user-specified constraints are achieved. This removes or alleviates the time needed to understand the application, manually design the DSA, and generate object code for the DSA. Thus, CoGenE is a new design methodology that represents a significant improvement in performance, energy dissipation, design time, and resources. This dissertation employs the face recognition domain to showcase a flexible architectural design methodology that creates "ASIC-like" DSAs. The DSAs are instruction set architecture (ISA)-independent and achieve good energy-performance characteristics by coscheduling the often conflicting constraints of data access, data movement, and computation through a flexible interconnect. This represents a significant increase in programming complexity and code generation time. To address this problem, the CoGenE compiler employs integer linear programming (ILP)-based 'interconnect-aware' scheduling techniques for automatic code generation. The CoGenE explorer employs an iterative technique to search the complete design space and select a set of energy-performance-optimal candidates. When compared to manual designs, results demonstrate that CoGenE produces superior designs for three application domains: face recognition, speech recognition and wireless telephony. While CoGenE is well suited to applications that exhibit a streaming behavior, multithreaded applications like ray tracing present a different but important challenge. To demonstrate its generality, CoGenE is evaluated in designing a novel multicore N-wide SIMD architecture, known as StreamRay, for the ray tracing domain. CoGenE is used to synthesize the SIMD execution cores, the compiler that generates the application binary, and the interconnection subsystem. Further, separating address and data computations in space reduces data movement and contention for resources, thereby significantly improving performance compared to existing ray tracing approaches

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