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Fray, B., (2019). PATRONES DE CONDUCTA FACIAL, PARA IDENTIFICAR ACCESOS INFORMÁTICOS NO AUTORIZADOS [Tesis, Universidad Señor de Sipán]. https://hdl.handle.net/20.500.12802/5638
Fray, B., PATRONES DE CONDUCTA FACIAL, PARA IDENTIFICAR ACCESOS INFORMÁTICOS NO AUTORIZADOS [Tesis]. PE: Universidad Señor de Sipán; 2019. https://hdl.handle.net/20.500.12802/5638
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Título: PATRONES DE CONDUCTA FACIAL, PARA IDENTIFICAR ACCESOS INFORMÁTICOS NO AUTORIZADOS
Autor(es): Fray Luis, Becerra Suárez
Asesor(es): Mejia Cabrera, Heber Ivan
Palabras clave: Visión Artificial; Procesamiento de Imágenes; Reconocimiento de patrones; Reconocimiento facial
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 2019
Institución: Universidad Señor de Sipán
Resumen: El rostro humano, por naturaleza es una estructura muy compleja que varía en función del tiempo y de la raza étnica. Existen numerosas técnicas y métodos para detectar y reconocer rostros dentro de un sistema de reconocimiento facial (Ver Estado del arte).
El sistema de reconocimiento facial como cualquier otro sistema presenta diferentes ataques de seguridad. El más común es la presentación de una fotografía. Esto sucede porque en trabajos de investigación (Patrascu, 2016), (Juhong, Pintavirooj, 2017) los algoritmos de reconocimiento facial utilizan una imagen estática para identificar el rostro humano. La presentación de video de alta calidad es otro ataque muy común, así como también cuando se habla de personas gemelas, sumado a los factores ambientales que pueden afectar la correcta extracción de las características faciales (Sole, 2014).
Por este motivo, en el presente trabajo se propone un sistema que permita identificar un rostro real, con la finalidad de mejorar la seguridad en el reconocimiento facial en tiempo real basado en la identificación de patrones de conducta facial. El punto de partida empieza con la detección del rostro, para ello se evalúa dos técnicas de detección de objetos, filtros de haar y el histograma de degradados de orientación con un clasificador líneal SVM. Posteriormente, se procede con la detección de 68 puntos de referencia facial empleando el método de (Kazemi & Sullivan, 2014).
Estos puntos característicos, se evalúan utilizando vectores en el espacio y distancias para determinar diferentes patrones conductuales del rostro: parpadeo, sonrisa, boca abierta o cerrada. Dichos patrones conductuales, serán evaluados, con la finalidad de poder identificar un rostro real y poder brindar un nivel de seguridad extra en un sistema de reconocimiento facial.
Enlace al repositorio: https://hdl.handle.net/20.500.12802/5638
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo
Grado o título: Ingeniero de Sistemas
Fecha de registro: 3-abr-2019
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