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Implementación en hardware de algoritmo de reconocimiento de rostros BDPCA+LDA

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dc.contributor.advisor Figueroa, Miguel; profesor guía es
dc.contributor.author Pizarro Jara, Pablo Andrés. es
dc.date.accessioned 2014-01-30T16:24:37Z
dc.date.accessioned 2019-12-13T17:08:11Z
dc.date.available 2014-01-30T16:24:37Z
dc.date.available 2019-12-13T17:08:11Z
dc.date.issued 2011
dc.identifier.other 000198189
dc.identifier.uri http://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/861
dc.description Memoria de título (Ingeniero Civil Electrónico) || 2011.
dc.description.abstract Debido al auge en la computación en las últimas décadas, ha tomado cada vez más relevancia la posibilidad de lograr un reconocimiento automático de personas. Los métodos de autentificación mediante huellas digitales o oculares son sólo dos de los métodos utilizados. Es en este contexto que el reconocimiento de rostros se presenta como un alternativa importante, en especial debido a que no requiere una acción particular por parte del sujeto, basta con tomar una imagen de su rostro para lograr la clasificación. Muchos de estos métodos se pueden aplicar también en otros ámbitos del reconocimiento automatizado; el reconocimiento de letras manuscritas o piezas de una máquina por ejemplo. Dada la gran utilidad del reconocimiento automatizado, ha aumentado el interés y requerimientos de métodos cada vez más rápidos, eficaces e, idealmente, con menor consumo de energía. Frente a este escenario, las implementaciones en hardware dedicado presentan atractivas ventajas. En el presente trabajo, se revisan dos métodos de reconocimiento de rostros con el fin de implementar uno de ellos en una FPGA y comparar el rendimiento con la misma implementación en PC. Los resultados muestran una clara ventaja de la FPGA por sobre el PC, despejando el camino a complementar y mejorar la implementación utilizando, por ejemplo, sistemas más complejos de clasificación. es
dc.language.iso spa es
dc.publisher Universidad de Concepción. es
dc.rights Creative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional)
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.subject Reducción de Datos es
dc.subject Procesamiento de Imagen. es
dc.subject Reconocimiento Optico de Modelos es
dc.subject Sistemas de Reconocimiento de Modelos es
dc.title Implementación en hardware de algoritmo de reconocimiento de rostros BDPCA+LDA es
dc.type Tesis es
dc.description.facultad Departamento de Ingeniería Eléctrica es
dc.description.departamento Departamento de Ingeniería Eléctrica. es


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Creative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional) Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Creative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional)

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