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Título : Sistema de Re-Identificación de personas a través de las características faciales y soft-biométricas la textura de la vestimenta, y modelos holísticos y no holísticos, utilizando algoritmos de Visión por Computadora y Machine Learning
Director(es): Carillo Medina, José Luis
Autor: Lignia Tuapanta, Luis David
Pichucho Tandalla, Romel Vinicio
Palabras clave : RE-IDENTIFICACIÓN DE PERSONAS
CARACTERÍSTICAS BIOMÉTRICAS
CARACTERÍSTICAS SOFT-BIOMÉTRICAS
TÉCNICAS DE VISIÓN POR COMPUTADORA
MACHINE LEARNING
Fecha de publicación : 22-feb-2023
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. ESPEL. Carrera de Ingeniería en Software.
Citación : Lignia Tuapanta, Luis David. Pichucho Tandalla, Romel Vinicio. (2023). Sistema de Re-Identificación de personas a través de las características faciales y soft-biométricas la textura de la vestimenta, y modelos holísticos y no holísticos, utilizando algoritmos de Visión por Computadora y Machine Learning. Carrera de Ingeniería en Software. Departamento de Ciencias de la Computación. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Sede Latacunga.
Abstract: El presente proyecto desarrolla e implementa un sistema de Re-Identificación de personas a través de las características biométricas y soft-biométricas, el rostro y la textura de la vestimenta respectivamente, con la ayuda de técnicas, modelos y/o algoritmos de Visión por Computadora y Machine Learning, para el procesamiento y análisis de una imagen o secuencia de imágenes (video), a fin de que el proceso de detección y Re-Identificación sea rápido y eficaz. Se utilizó la metodología ágil Scrum para el análisis y desarrollo del sistema, obteniendo un trabajo ordenado y eficiente en cada periodo. La implementación del sistema se realiza en un ambiente controlado, ubicado en la Universidad de las Fuerzas Armadas Espe Sede Latacunga, en el cual se escogió uno de los pasillos de la institución para la Re-Identificación de personas, por lo tanto se ubicaron dos cámaras, la primera captura la parte frontal de la persona y está destinada a la identificación facial, la segmentación y la generación tanto del dataset del rostro como el de torso de la misma, mientras que en la segunda cámara realiza la detección y Re-Identificación del torso de la vista posterior de la persona. El sistema fue validado para que tanto el algoritmo de identificación facial como de textura de la vestimenta, presente resultados que estén acordes a la revisión de la literatura realizada en este proyecto.
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/35825
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