Optimización e implementación de un sistema reconocedor de rostros

Resumen

Los Sistemas de seguridad controlados por características de tipo biométrico experimentan un creciente interés frente a alternativas tradicionales. Este éxito se debe en gran medida a que, cuando una persona pretender acceder a un sistema, la decisión se toma en ase a características específicas de esa persona, y no en base a lo que se conoce o a lo que posee (Tarjetas magneticas, claves, etc); En los últimos años e gran desaroollo de los isstemas de información unido al barcamiento y masificación de computadoras y sensores ha porvcado un creciente interés por sistemas que permitan establecer la identidad de un individuo en forma automatizada. Frente a esto, en este trabajo se describe e implementa un reconocedor de rostos utilizando las técnias más exitosas en el campo de la biometría basadas en métodos Estadísticos como son: Descomposiciones del tipo Eingenface y Modelo Oculto de Markov Embebido (HMME). El primer método genera una representación lineal reducida de las imágenes de rostros de manera que cada rostro sea proyectado en un espacio de dimensionalidad reducida donde se llavara a cabo el reconocimiento. El segundo método genera un modelo de estados. Para ello se ha empleado una base de datos de rostros obtenida con estudiantes de la Universidad Nacional de Ingeniería UNI, una cámara, una tarjeta digitalizadora y el sistema se implemento casi en tiempo real empleando el C++