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Revista Ingeniantes 2018 Año 5 No. 2 Vol. 1
Reconocimiento facial usando
Haar para identificación de intru-
sos en una galería
RESUMEN: Se presenta el diseño de Colaboración
un sistema de reconocimiento facial José Ignacio Vega Luna; Mario Alberto Lagos Acosta;
usando el algoritmo de Eigenfaces y Gerardo Salgado Guzmán, Universidad Autónoma Metro-
las características de Haar, implan- politana-Azcapotzalco
tado a través de una tarjeta Rasp-
berry Pi 3, una cámara de video y
la biblioteca defunciones de visión
por computadora OpenCV. Para la ABSTRACT: The design of a facial recognition system is pre-
identificación mediante característi- sented using the Eigenfaces algorithm and the Haar charac-
cas de Haar, utilizaron las imágenes teristics, implanted through a Raspberry Pi 3 card, a video
positivas capturadas por la cámara camera and the OpenCV computer vision library. For iden-
de video. Para el entrenamiento del tification using Haar features, they used the positive images
sistema se usó una base de datos captured by the video camera. A database of AT & T faces
de rostros de AT&T. Cada imagen was used to train the system. Each image is in png format
está en formato png cuyo tamaño es whose size is 92x112 pixels with gray levels of 256 per pixel.
92x112 pixeles con niveles de gris The images are organized in 40 folders of the Raspberry file
de 256 por pixel. Las imágenes se system, with 10 images each, with a total of 400 images of fa-
organizan en 40 carpetas del sis- ces with variations of light, facial expressions and details such
tema de archivos de la Raspberry, as glasses and facial hair. The result indicates the match of
con 10 imágenes cada uno, siendo a captured face with another of the database used in the tra-
un total de 400 imágenes de rostros ining. The accuracy achieved in the identification was 83%,
con variaciones de luz, expresiones capturing 100 different photos of faces previously identified,
faciales y detalles como anteojos and recognizing 83 of the samples taken in three minutes on
y vello facial. El resultado indica la average.
coincidencia de un rostro captu- KEYWORDS: Eigenfaces, facial recognition, Haar, OpenCV,
rado con otro de la base de datos Raspberry Pi 3.
usada en el entrenamiento. La pre- INTRODUCCIÓN
cisión lograda en la identificación En la actualidad, cada vez es más frecuente el desarrollo de dis-
fue 83%, capturando 100 diferentes positivos biométricos que combinan diferentes métodos de re-
fotos, de rostros previamente iden- conocimiento facial. La tecnología usada por estos sistemas ha
tificados, y reconociendo 83 de las transformado diferentes campos de la vida humana como la me-
muestras realizadas en tres minutos dicina, la seguridad, el mercadeo y otras áreas que incorporan el
en promedio. procesamiento de imágenes para ser usadas como una fuente de
PALABRAS CLAVE: Eigenfaces, información [1]. Las fotografías, principalmente asociadas a rostros
Haar, OpenCV, Raspberry Pi 3, re- humanos, se han transformado en un formato de almacenamiento
conocimiento facial. masivo de datos. Debido a esto, ha surgido la necesidad de contar
con sistemas de identificación y reconocimiento de rostros, auto-
matizados, cada vez más confiables, rápidos y eficientes [2].
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