Sistema biométrico de reconocimiento facial utilizando redes neuronales artificiales en Raspberry Pi

Abstract

Ningún sistema biométrico es efectivo al ciento por ciento, debido a varias situaciones a factores influyentes en su entorno de aplicación, un tipo de sistema biométrico puede ser eficaz en cierto entorno y no tanto en otros. Como por ejemplo en un entorno de trabajo manual en la cual las huellas dactilares de la persona tienden a sufrir alteraciones que dificultan su reconocimiento, no es muy eficiente el uso de sistemas biométricos de huellas dactilares. Para ese caso en particular se deben elegir otro tipo de sistema biométrico, como el de reconocimiento de voz, reconocimiento facial. Este trabajo propone el uso del sistema biométrico de reconocimiento facial, ya que reduce el tiempo de identificación de las personas activas en el entorno. Para ello se aplican técnicas de inteligencia artificial y visión por computador en una placa Raspberry Pi 3. El prototipo consta de una cámara para la captura del rostro a identificar y la placa raspberry Pi controlado de forma remota por otra computadora. Para la detección de rostros utiliza un clasificador tipo cascada, una vez detectado el rostro se procede con la captura y el pre-procesamiento de la imagen facial del individuo para que posteriormente sirva de entrada para el entrenamiento de la red neuronal artificial. El tipo de red neuronal artificial que se utiliza es la red neuronal Convolucional (RNC), una red especialmente diseñada para trabajar con clasificación de imágenes aplicando la técnica del aprendizaje profundo. Los resultados obtenidos de las pruebas demuestran que el sistema biométrico de reconocimiento facial puede reconocer exitosamente a los sujetos con una tasa de precisión bastante significativa y confiable.