Modelos de aprendizaje automático en la detección e identificación de personas : una revisión de literatura

Carlos Vicente Niño Rondón

SENA - Norte de Santander

Yesenia Restrepo Chaustre

Universidad Francisco de Paula Santander

Sergio Alexander Castro Casadiego

Universidad Francisco de Paula Santander

Introducción: Este artículo es el resultado de la investigación titulada " Desarrollo de un prototipo para optimizar las condiciones de acceso al SENA-Pescadero utilizando inteligencia artificial y herramientas de código abierto", desarrollada en el Servicio Nacional de Aprendizaje en 2020.

Problema: ¿Cómo identificar las técnicas de aprendizaje automático aplicadas a los procesos de visión por computador a través de una revisión bibliográfica?

Objetivo: Determinar la aplicación, así como las ventajas y desventajas de las técnicas de aprendizaje automático enfocadas a la detección e identificación de personas.

Metodología: Revisión sistemática de la literatura en 4 bases de datos bibliográficas y científicas de alto impacto, utilizando filtros de búsqueda y criterios de selección de información.

Resultados: Técnicas de aprendizaje automático definidas como Análisis de Componentes Principales, Codificación Local de Coordenadas Regularizada de Etiquetas Débiles, Máquinas de Vectores de Soporte, Clasificadores en Cascada de Haar y EigenFaces y FisherFaces, así como su aplicabilidad en procesos de detección e identificación.

Conclusiones: La investigación permitió identificar las principales técnicas de inteligencia computacional basadas en machine learning aplicadas a la detección e identificación de personas. Su influencia se mostró en varios casos de aplicación, pero la mayoría de ellos se centraron en la implementación y optimización de sistemas de control de acceso, o tareas en las que se requería la identificación de personas para la ejecución de procesos

Originalidad: A través de esta investigación se estudiaron y definieron las principales técnicas de machine learning utilizadas actualmente para la detección e identificación de personas.

Palabras clave: aprendizaje automático, detección de personas, identificación de personas, software, rendimiento
Publicado
2022-10-12
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https://plu.mx/plum/a/?doi=10.16925/2357-6014.2022.03.05