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Resumen

En el presente trabajo se implementó un sistema de reconocimiento de rostros con imágenes bidimensionales (2D) en color basado en el modelo de Turk y Pentland, con el fin de determinar la importancia del color en este sistema, por medio de una comparación entre imágenes en escala de grises e imágenes en color. En la primera parte se describe un módulo de detección de rostros que es capaz de procesar imágenes de forma rápida, ya que involucra varias técnicas de pre-procesamiento en las imágenes detectadas, para el proceso de detección se hace uso de la fiimagen integralfl, de un clasificador simple, el cual emplea el algoritmo de aprendizaje AdaBoost y una combinación de clasificadores en cascada, obteniendo de esta manera altas tasas de detección y mayor rechazo en imágenes de no caras. La segunda parte se encarga de reconocer individuos captados en una posición frontal, aplicando un enfoque de eigenfaces, para comparar las características principales de los rostros con individuos conocidos contra los rostros con individuos desconocidos. Este sistema propuesto provee la capacidad de reconocer e identificar de manera no supervisada nuevas imágenes de rostros utilizando un sistema clasificador para la identificación del individuo usando la distancia euclidiana y de mahalanobis. La investigación ha sido realizada con 2 bases de datos internacionalmente reconocidas como lo son la base de datos fiGeorgia Tech Face Databasefl y la base de datos fiFace 94fl las cuales comprenden imágenes con variación de iluminación, expresiones faciales y fondos.