SISTEMA DE RECONOCIMEINTO FACIAL DE GÈNEROS APLICANDO TÈCNICAS MACHINE LEARNING EN ESTABLECIMIENTOS COMERCIALES
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Abstract
This paper focuses on how to establish better access control for people entering a shopping center with the
objective of identifying existing individuals in a database with records registered within the establishment,
using recognition techniques facial applying machine learning, proposing a functional model based on
training algorithms combined with the comparative method through an interface with the ability to issue alerts
to established contacts as a result of the creation of a prototype that allows performing the required actions.
The system was developed and implemented using open source algorithms with libraries that contain
embedded Davis pattern facial recognition training with 360 iterations performed, which offer an
assertiveness of 99.38%. The implementation of this tool allowed to obtain up to 98% accuracy when
performing facial recognition using libraries with established training. The work methodology for the
development of the solution is established, as well as the libraries and components used in this work. The
system functionalities diagrams are presented and the table of results of the iterations of tests performed is
shown. Finally, it is concluded that for the correct validation of the image information to be processed, the
facial recognition technique of normalization must be used for image alignment by means of the algorithm
of deep learning and training of a CNN convolutional network obtained from the library method DLIB.
Description
El presente trabajo se enfoca en la forma de establecer un mejor control de acceso de las personas
que ingresan a un centro comercial con el objetivo de identificar a los individuos existentes en una base
de datos con antecedentes registrados dentro del establecimiento, utilizando las técnicas de
reconocimiento facial aplicando machine learning, proponiendo un modelo funcional basado en
algoritmos de entrenamiento combinado con el método comparativo por medio de una interfaz con
capacidad de emitir alertas a contactos establecidos como resultado de la creación de un prototipo que
permite realizar las acciones requeridas. El sistema fue desarrollado e implementado utilizando
algoritmos de código abierto con librerías que contienen embebido el entrenamiento de reconocimiento
facial de patrones de Davis con 360 iteraciones realizadas, mismas que ofrecen una asertividad del
99.38%. La implementación de esta herramienta permitió obtener hasta el 98% de precisión al realizar
el reconocimiento facial utilizando librerías con entrenamiento ya establecido. Se establece la
metodología de trabajo para el desarrollo de la solución, así como también se sustentan las librerías y
componentes utilizados en este trabajo. Se presentan los diagramas de funcionalidades del sistema y
se muestra la tabla de resultados finales de las iteraciones de pruebas realizadas. Finalmente, se logra
concluir que para la correcta validación de la información imagen a procesar se debe utilizar la técnica
de reconocimiento facial de normalización para alineación de la imagen mediante el algoritmo de
aprendizaje profundo y entrenamiento de una red convolucional CNN obtenido del método de la librería
DLIB