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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorDe La Cruz Rocca, Marco Antonio-
dc.contributor.authorMuñoz Villanueva, Cristian Brayan-
dc.date.accessioned2023-01-24T21:15:51Z-
dc.date.available2023-01-24T21:15:51Z-
dc.date.issued2022-12-19-
dc.identifier.urihttp://repositorio.undac.edu.pe/handle/undac/2996-
dc.description.abstractPongo a vuestra consideración la Tesis “Algoritmos de reconocimiento facial mediante aprendizaje automático para la identificación de personas en una institución educativa de Pasco - 2021”. El objetivo que persigue esta investigación es determinar el algoritmo de reconocimiento facial que mejor resulte en la identificación de personas de una institución educativa de Pasco – 2021, para ello se realizó una investigación de tipo experimental, con una muestra de tipo intencionada no probabilística conformada 310 imágenes diversas de 10 estudiantes de la Facultad de Ingeniería UNDAC. Se evaluaron 3 algoritmos de reconocimiento facial: Eigenface, Fisherface y Local Binary Pattern (LBP) mediante las métricas de exactitud y precisión de aprendizaje automático, el experimento se realizó en tres escenarios de entrenamiento de los modelos algorítmicos con diferente número de imágenes, para luego testear cada modelo con imágenes de los 10 estudiantes, los resultados indican que el algoritmo de reconocimiento facial LBP, es el que mejor porcentaje de aciertos ofrece en cuanto a la métrica de exactitud con un 94.37%, del mismo modo en las pruebas para evaluar el porcentaje de precisión el algoritmo LPB presenta el valor más alto con 97.83%, ocupando el segundo lugar el algoritmo Fisherface. De lo que se desprende que el algoritmo de reconocimiento facial LBP resulta siendo el que mejores resultados ofrece en porcentajes de exactitud y precisión en la identificación de personas.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Nacional Daniel Alcides Carriónes_ES
dc.relationinfo:pe-repo/semantics/datasetes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es_ES
dc.sourceUniversidad Nacional Daniel Alcides Carriónes_ES
dc.sourceRepositorio Institucional - UNDACes_ES
dc.subjectAlgoritmos de reconocimiento faciales_ES
dc.subjectaprendizaje automáticoes_ES
dc.titleAlgoritmos de reconocimiento facial mediante aprendizaje automático para la identificación de personas en una institución educativa de Pasco - 2021es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas y Computaciónes_ES
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Daniel Alcides Carrión. Facultad de Ingenieríaes_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas y Computaciónes_ES
thesis.degree.programEscuela de Formación Profesional de Ingeniería de Sistemas y Computaciónes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_ES
dc.contributor.email<cristianbmv1024@gmail.comes_ES
Aparece en las colecciones: Ingeniería de Sistemas y Computación

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