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Título : Desarrollo de un software como herramienta para el reconocimiento de patrones faciales caninos
Autor : Salgado Castillo, Francisco David
Burbano López, Carlos Emilio
Castro Ordóñez, Marcos Leandro
Palabras clave : DIRECTED ACYCLIC GRAPH;GOOGLE COLAB;INCRUSTACIONES;INTELIGENCIA ARTIFICIAL;PYTORCH;RECONOCIMIENTO FACIAL CANINO;SUPPORT VECTOR MACHINES;MACHINE-LEARNING;DEEP-LEARNING
Fecha de publicación : 2021
Editorial : Universidad del Azuay
Resumen : El siguiente estudio presenta el desarrollo de un software que tiene como objetivo reconocer de forma automática la identidad de un can mediante una fotografía, evaluando los patrones faciales por medio del procesamiento de imágenes e inteligencia artificial, ya que a una persona se le dificulta reconocer los rasgos físicos de un canino que observó en algún anuncio o en ciertos casos, este no posee otro método de identificación. El software fue desarrollado en Google Colab, donde se utilizó Inception-Resnet v2 para la detección facial, además la biblioteca Pytorch y las técnicas Support Vector Classifier y Directed Acyclic Graph Support Vector Machines, las mismas que sirven para la identificación canina, obteniendo como resultado una precisión promedio del 93,10% en el reconocimiento entre dos clases y del 90,30% entre cuatro clases.
metadata.dc.description.degree: Ingeniero Electrónico
URI : http://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/11322
Aparece en las colecciones: Facultad de Ciencia y Tecnología

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