Resumen de Reconocimiento facial basado en Eigenfaces, LBHP y Fisherfaces en la BeagleBoard-xM
Carlos H. Esparza-Franco, Christian Tarazona Ospina, Esdras E. Sanabria Cuevas, Daniel A. Velazco Capacho
El presente trabajo consiste en la implementación de un sistema de detección de rostro aplicando procesamiento de imágenes, aplicando características basados en eigenfaces, Histogramas de patrones locales binarios LBPH y discriminantes Fisher faciales, sobre el dispositivo embebido BeagleBoard-xM. Para desarrollar este trabajo se empelaron librerías de OpenCV, Java, CMake y sistemas operativos como Debian y Ubuntu sobre la BeagleBoard. La validación del sistema determinó que el mejor resultado se obtiene con la técnica de EigenFaces ya que presento menor error de clasificación y 0% de errores de falsos positivos.
