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https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18285Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
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| dc.contributor.author | Herrera Granda, Erick Patricio | - |
| dc.contributor.author | Herrera Granda, Israel David | - |
| dc.contributor.author | Lorente Leyva, Leandro L. | - |
| dc.contributor.author | Granda Gudiño, Pedro David | - |
| dc.contributor.author | Caraguay Procel, Jorge Adrián | - |
| dc.contributor.author | García Santillán, Iván Danilo | - |
| dc.date.accessioned | 2025-12-15T15:01:36Z | - |
| dc.date.available | 2025-12-15T15:01:36Z | - |
| dc.date.created | 2019-04-01 | - |
| dc.date.issued | 2025-12-15 | - |
| dc.identifier.issn | 1646-9895 | - |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18285 | - |
| dc.description.abstract | En el presente proyecto se desarrolló un sistema de visión artificial, con el objetivo de demostrar su aplicación para la detección de rostros humanos en tiempo real obtenidos a través de una entrada de video. Mediante el procesamiento de imágenes digitales se pudo obtener las señales de control para que el dron ejecute su vuelo en tiempo real. Para alcanzar este objetivo, este proyecto se realizó por etapas. Como metodología de detección se usó un detector en cascada empleando el algoritmo de Viola Jones. Inicialmente se seleccionaron los equipos y software necesarios para la adquisición del video capturado por la cámara a bordo del cuadricóptero. Posteriormente se desarrolló un sistema de procesamiento de imágenes que permitió mejorar la calidad de las imágenes y prepararlas para la detección. Luego por medio de la segmentación de colores de cada frame, umbralización, binarización y detección de bordes fue posible definir automáticamente una región para cada imagen en la cual se ubicó el objetivo humano. De esta manera, ya con la región donde es más probable que se encuentre el rostro, se entrenó un clasificador de cascada que, empleando un algoritmo de seguimiento, permitió obtener la posición y área donde se encontraba el rostro respecto al centro de la imagen con una precisión del 87,58% al 90,14%. | es_EC |
| dc.language.iso | spa | es_EC |
| dc.publisher | Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação | es_EC |
| dc.rights | openAccess | es_EC |
| dc.rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ | * |
| dc.subject | DETECCIÓN | es_EC |
| dc.subject | SEGMENTACIÓN | es_EC |
| dc.subject | SEGUIMIENTO | es_EC |
| dc.subject | VISIÓN ARTIFICIAL. | es_EC |
| dc.title | Implementación de un Sistema de Visión Artificial y Seguimiento de Objetivos Humanos, utilizando un cuadricóptero | es_EC |
| dc.type | Article | es_EC |
| dc.description.degree | N/A | es_EC |
| dc.coverage | Ibarra. Ecuador | es_EC |
| dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-4465-9419 | es_EC |
| dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-2973-7765 | es_EC |
| dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-5638-5673 | es_EC |
| dc.contributor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-6404-5185 | es_EC |
| dc.title.en | Implementation of an Artificial Vision System and Monitoring of Human Objectives using a Quadricopter | es_EC |
| dc.subject.en | DETECTION | es_EC |
| dc.subject.en | SEGMENTATION | es_EC |
| dc.subject.en | MONITORING | es_EC |
| dc.subject.en | THRESHOLD | es_EC |
| dc.description.abstract-en | In the present project an artificial vision system was developed, with the main purpose of demonstrating that its application is possible in the detection of human faces, in real time, through a video input. By means of image processing the control signals were obtained, in order to controlling the drone in real time. To achieve this goal, this project was carried out in stages. Considering that the detection methodology was a cascade detector using the algorithm of Viola Jones. Initially, the equipment and software necessary, for the acquisition of the video captured by the camera, were selected. Later, an image processing system was developed, in order to improve the quality of the image and prepare it for detection. Then, through the segmentation of colors of each frame, thresholding, binarization and edge detection, the program was able to automatically define a region for each image in which the human objective is located. In this way, having the region where the face is most likely to be found, a cascade classifier was trained, which through a tracking algorithm, will allow to obtain the position and area where the face is located from the center of the image. | es_EC |
| dc.identifier.doi | https://search.proquest.com/docview/2260411367?pq-origsite=gscholar | es_EC |
| Appears in Collections: | Artículos | |
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