Eigenvectors and eigenvalues of a matrix are elements very much used in several areas, specially in image recognition algorithms. An EigenFaces-based face recognition system has been particularly developed in the Laboratory of Research and Development in Computer Sciences of the Faculty of Computer Sciences of the National University of La Plata. This method makes an intensive use of eigenvectors and eigenvalues, as well as other operations over matrixes, whose computation uses up large time quantities relative to the matrixes size. This work presents the research and experimentation carried out over the eigenvalue and eigenvector computation. Then, it proposes a parallelization method for such computation, in order to fulfill the face recognition system parallelization as a way of upgrading response times. Finally, the obtained results are shown.

Los autovalores y autovectores de una matriz son elementos muy utilizados en diversas áreas, especialmente cuando se trata de algoritmos de reconocimiento de imágenes. En particular, en el ámbito del Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Informática de la Facultad de Informática de la Universidad Nacional de La Plata, se ha desarrollado un sistema de reconocimiento de rostros basado en el método EigenFaces. Este método hace uso intensivo de autovalores y autovectores, así como de otras operaciones sobre matrices, cuyo cómputo consume grandes cantidades de tiempo relativas al tamaño de las matrices. Este trabajo presenta la investigación y experimentación realizadas sobre el cálculo de autovalores y autovectores, se propone un método de paralelización del mismo, para completar la paralelización del sistema de reconocimiento de rostros, como una forma de mejorar los tiempos de respuesta, y se muestran los resultados obtenidos.