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Revista Ingeniantes 2018 Año 5 No.2 Vol.1

to positivo de entrenamiento y las Eigenfaces del con-TaTbalbala1.1.RReessuulltaaddoossccoon ndidfeirfeenrteens tmesuemstureeosstrdeeocsodmepo-
junto negativo, todas en formato png con dimensionesconmenptoesn.entes.
de 92x112 como se muestra en la Figura 9.
Cantidad de Eigenfaces

imágenes Aciertos (%) Error (%)

1 9.06 90.94

5 89.21 10.79

10 96.07 3.93

15 97.79 2.21

20 97.79 2.21

40 98.28 1.47

Figura 9. (a) Eigenface del promedio de rostros capturados. Las imágenes del conjunto positivo fueron tomadas
(b) Eigenface de rostros del conjunto positivo. con una exposición de luz baja, media y alta, pos-
(c) Eigenface de rostros del conjunto negativo. teriormente procesadas por el conjunto de entre-
namiento, en ese orden, y se observó que a ma-
Reconocimiento de imagen yor exposición de luz los resultados son mejores al
Una vez obtenido el vector de características, en momento de autenticar al usuario como muestra la
este módulo se leen los resultados del conjunto de Figura 10.
entrenamiento, se reinicia la cámara y, al igual que
el módulo de identificación mediante característi-
cas de Haar, se inicia una ventana tipo espejo para
mejorar los resultados al momento de la obtención
de la imagen. El usuario debe presionar la letra ”F”
en el teclado seguida de “Enter” para realizar una
captura de la imagen a comparar, y con esto iniciar
el proceso con la conversión a escala de grises e
identificación de los rostros mediante las caracte-
rísticas de Haar. En caso de no detectar un rostro
en la base de datos, se despliega un mensaje en la
pantalla y se pide revisar la imagen resultante. Si se
detectó un rostro, éste se mapea, se lleva a cabo
un proceso de normalización sobre la imagen y se
compara con el archivo generado por el módulo de
entrenamiento.

Autenticación del usuario Figura 10. Rostro capturado, Eigenface positiva y media de:
A partir del módulo anterior, se toma una decisión (a) Capturas con poca exposición de luz.
basándose en el umbral definido en el archivo lla- (b) Capturas con exposición de luz media.
mado “configuracion.py” para detectar un rostro (c) Capturas con alta exposición de luz
positivo/negativo y el cálculo de su veracidad. Si
el rostro es positivo y la veracidad es menor que
3,000, el rostro habrá sido reconocido, en caso de
que el rostro sea positivo y la veracidad sea mayor
que 3,000, el rostro no habrá sido reconocido. Si se
detecta un rostro negativo, cualquier otro indepen-
diente del conjunto de rostros negativos, se mues-
tra en el sistema un mensaje indicando su veracidad
y que el rostro no fue reconocido.

RESULTADOS En el sistema se capturaron 10 imágenes de usua-
Para probar el alcance y obtener menor error en los rios identificados almacenándolas en la base de da-
resultados, la cantidad de imágenes muestreadas tos. Se inició el muestreo con 100 personas dentro
debe ser 40 para cada nuevo entrenamiento de la de las que existían personas identificadas y no iden-
identificación como lo indican los resultados de laReTtivfaiicbsatlaad.2aIsn,goebntieannietensdo los resultados indicados en la
Tabla 1.

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