Reconocimiento de rostros por medio de Openface en una Raspberry Pi Arturo Z´ u˜ niga-L´ opez, Juan Villegas-Cortez, Carlos Avil´ es-Cruz, Eduardo Rodr´ ıguez-Mart´ ınez, Andr´ es Ferreyra-Ram´ ırez Universidad Aut´ onoma Metropolitana, Unidad Azcapotzalco, Departamento de Electr´ onica, Ciudad de M´ exico, M´ exico {azl, juanvc, caviles, erm, fra}@azc.uam.mx Resumen. El reconocimiento de rostros es una herramienta biom´ etrica cada vez m´ as usada hoy d´ ıa, gracias a la miniaturizaci´ on de los dispo- sitivos electr´ onicos, el aumento de la velocidad de procesamiento en el c´ omputo y, a una mejor comprensi´ on del problema del reconocimiento de rostros desde el Reconocimiento de patrones y el Procesamiento digital de im´ agenes. En este art´ ıculo presentamos la implementaci´ on de un sistema de reconocimiento de rostros en un dispositivo m´ ovil de bajas prestaciones y bajo costo, por medio de librer´ ıas optimizadas para el hardware m´ ovil y en c´ odigo abierto, trabajando con una red neuronal convolucional pre-entrenada de disposici´ on abierta y alcanzando en una base de datos un reconocimiento del 100 %. Palabras clave: reconocimiento de rostros, openface, procesamiento digital de im´ agenes, procesamiento digital de se˜ nales, reconocimiento de patrones, aprendizaje profundo. Face Recognition Using Raspeberry Pi by means of Openface Abstract. Face recognition is one of the most biometric tool used due the size reduction of embedded systems, the high processing data speed and the best comprehension of face recognition problem from the pattern recognition and digital image processing paradigms. In this work we pre- sent a system which is implementing optimized open source libraries in a low cost embedded mobile system, using a trained convolutional neural network which is freely available and reaching 100% of recognition. Keywords: face recognition, openface, digital image processing, digital signal processing, pattern recognition, deep learning. 77 ISSN 1870-4069 Research in Computing Science 147(7), 2018 pp. 77–88; rec. 2018-03-05; acc. 2018-05-15