Figueroa Toro, Miguel ErnestoPizarro Jara, Pablo Andrés2014-01-302019-12-132024-05-172024-08-282014-01-302019-12-132024-05-172024-08-282011https://repositorio.udec.cl/handle/11594/861Tesis presentada para optar al título de Ingeniero/a Civil Eléctrico/a.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.esCC BY-NC-ND 4.0 DEED Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 InternationalReducción de DatosProcesamiento de Imagen.Reconocimiento Optico de ModelosSistemas de Reconocimiento de ModelosTesis