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

Autores/as

Carlos H. Esparza Franco Unidades Tecnológicas de Santander
Christian Tarazona Ospina Unidades Tecnológicas de Santander
Esdras E. Sanabria Cuevas Unidades Tecnológicas de Santander
Daniel A. Velazco Capacho Unidades Tecnológicas de Santander

DOI:

https://doi.org/10.24054/rcta.v2i26.395

Palabras clave:

BeagleBoard-xM, Eigenfaces, Fisherfaces, LBPH, OpenCV, Reconocimiento Facial

Resumen

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 Fisher faciales, sobre el dispositivo embebido BeagleBoard-xM. Para desarrollar este trabajo se empelaron librerías de OpenCV, Java, CMake y sistemas operativos como Debian y Ubuntu sobre 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.

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Publicado

2021-01-13 — Actualizado el 2015-07-02

Versiones

Cómo citar

Esparza Franco, C. H. ., Tarazona Ospina, C. ., Sanabria Cuevas, E. E. ., & Velazco Capacho, D. A. . (2015). RECONOCIMIENTO FACIAL BASADO EN EIGENFACES, LBHP Y FISHERFACES EN LA BEAGLEBOARD-xM. REVISTA COLOMBIANA DE TECNOLOGIAS DE AVANZADA (RCTA), 2(26), 145–152. https://doi.org/10.24054/rcta.v2i26.395 (Original work published 13 de enero de 2021)