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http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/35826
Título : | Sistema de Re-Identificación de personas a través de las características faciales y soft-biométricas la silueta corporal, y modelos holísticos y no holísticos, utilizando algoritmos de Visión por Computadora y Machine Learning |
Director(es): | Carillo Medina, José Luis |
Autor: | Vásquez Cadena, Alex Paul Vega Sigcho, Alex Mauricio |
Palabras clave : | RE-IDENTIFICACIÓN DE PERSONAS CARACTERÍSTICAS BIOMÉTRICAS CARACTERÍSTICAS SOFT-BIOMÉTRICAS TÉCNICAS DE VISIÓN POR COMPUTADORA MACHINE LEARNING |
Fecha de publicación : | 13-Feb-2023 |
Editorial: | Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. ESPEL. Carrera de Ingeniería en Software. |
Citación : | Vásquez Cadena, Alex Paul. Vega Sigcho, Alex Mauricio. (2023). Sistema de Re-Identificación de personas a través de las características faciales y soft-biométricas la silueta corporal, 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 características biométricas (rostro) y soft-biométricas (silueta corporal) usando técnicas, modelos y/o algoritmos de Visión por Computadora y Machine Learning para procesamiento de imágenes o vídeos, mejorando la velocidad y eficacia en la detección y Re-Identificación. Se optó por usar la metodología ágil SCRUM para el desarrolló con el fin de tener un orden claro en cada etapa planificada. Para la implementación del sistema se lo realiza en un entorno controlado (pasillos del segundo piso de la Universidad de las Fuerzas Armadas - Espe, Sede Latacunga), donde se colocaron 2 cámaras en diferente lugar, la primera cámara tiene la capacidad de captar la parte frontal de las personas para la identificación facial, identificación de la silueta del torso y generación del conjunto de datos (dataset) tanto del rostro como la silueta del torso, la segunda cámara tiene la capacidad de captar la parte posterior de las personas para detectar y Re-Identificar. Se aplicaron métricas de evaluación a los algoritmos de identificación del rostro y silueta corporal con el fin de tener mejores resultados a los revisados en la literatura. |
URI : | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/35826 |
Aparece en las colecciones: | Tesis - Carrera de Ingeniería en Software (ESPEL) |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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T-ESPEL-SOF-0088.pdf | TRABAJO DE TITULACIÓN | 3,84 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
ESPEL-SOF-0088-P.pdf | PRESENTACIÓN | 2,36 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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