000			nam a22 7a 4500
999			_c46112 _d46112
005			20210330144347.0
008			210330e2019 ck o|||fsm||| 00| 0 spa d
040			_aCO-NeUS _bspa _erda
041			_aspa
100	1		_9147013 _aJavela Peña, Miguel Ángel, _eaut
245	1	0	_aDiseño e implementación de un prototipo para el reconocimiento de iris / _cMiguel ángel Javela Peña, Víctor Hernando Moreno Perdomo; Director José de Jesús Salgado Patrón
256			_aDatos electrónicos (1 archivos:2261 MG)
264	1		_aNeiva: _bUniversidad Surcolombiana; _c2019
300			_a1 CD-ROM (81 páginas); _bdiagramas, fotografías, tablas o cuadros; _c12 cm.
336			_2rdacontent _atxt _btxt
337			_2rdamedia _ac _bcd
338			_2rdacarrier _acd _bcd
347			_2rda _atexto _bpdf
502			_aTesis _bIngeniero Electrónico _cUniversidad Surcolombiana. Facultad de Ingeniería. Ingeniería Electrónica. 2019 _d2019
505			_aResumen -- Planteamiento del problema -- Justificación -- Objetivos, general, específicos -- Sistemas biométricos, requisitos de una característica biométrica, característica biométrica del iris -- Descripción del prototipo, hardware, software del prototipo -- Condiciones de operación -- Análisis de resultados, tiempos de ejecución, validación de resultados, comparación de precios -- Conclusiones
520			_a"El fin de este proyecto de grado fue el diseño e implementación de un prototipo funcional para el reconocimiento de personas por medio del iris en un ambiente semi-controlado. El algoritmo fue implementado utilizando el lenguaje de programación de código abierto PYTHON. El prototipo inicialmente adquiere imágenes de los usuarios que serán registrados en el sistema, cada imagen es pre-procesada adecuadamente para luego pasar por un algoritmo de procesamiento donde la zona correspondiente al iris es segmentada satisfactoriamente, es decir, se obtienen los parámetros necesarios para delimitar la zona correspondiente al iris, la cual es normalizada para obtener una plantilla que solo incluye la zona de interés (el iris), y con estas realizar un proceso de extracción de características de cada plantilla mediante la transformada de Wavelet. Finalmente, con estas plantillas se alimentan dos algoritmos de clasificación pertenecientes al área de inteligencia artificial (machine learning), los cuales son las redes neuronales y las máquinas de soporte vectorial, y a partir de los resultados que se obtuvieron se escogió el de mejor rendimiento."
700	1		_9147014 _aMoreno Perdomo,Víctor Hernando, _eaut
700	1		_981748 _aSalgado Patrón, José de Jesús, _edrt
082	0	4	_221 _aTh IE 360
650		0	_9147015 _aIngeniería Electrónica _xInteligencia artificial
650		0	_9147016 _aDiseño e Implementación _xVisión por computador
942			_2Local _cCD _hTh IE 360 _kTh