Resumen

En los últimos años, se han llevado a cabo varios estudios para proporcionar un servicio en tiempo real basado en el reconocimiento facial en entornos de Internet de las cosas, como en un entorno de hogar inteligente. En particular, el reconocimiento facial en un entorno de cámaras de vigilancia basadas en red puede cambiar significativamente el rendimiento o la utilización de la tecnología de reconocimiento facial porque el tamaño de la información de la imagen a transmitir varía según las capacidades de comunicación. En este artículo, proponemos un método de reconocimiento facial de multirresolución que utiliza imágenes faciales virtuales por distancia como aprendizaje para resolver el problema de la baja tasa de reconocimiento causada por cambios en la comunicación, la cámara y la distancia. Se generan imágenes faciales para cada distancia virtual a través de la claridad y la degradación de la imagen para cada resolución, utilizando una única imagen facial de alta resolución. El método propuesto logró un rendimiento que fue un 5,9% más preciso que los métodos que utilizan MPCA y SVM, cuando LDA y la distancia euclidiana fueron empleadas

• Materias:Internet de las cosas Dispositivos móviles Ransomware Ingeniería de Telecomunicación Servidores en la nube
• Subjects:Internet of things Mobile devices Ransomware Telecommunication engineering Cloud Servers
• Palabras claves:Estudios; Reconocimiento facial; Internet de las cosas; Cámara de vigilancia; Método multirresolución; Capacidades de comunicación
• Keywords:Studies; Face recognition; Internet of things; Surveillance camera; Multiresolution method; Communication capabilities