Implementación de un sistema de reconocimiento facial basado en inteligencia artificial para la detección de intrusos con cámaras de seguridad convencionales en condominios

• Autor: Inquiltupa Cortez, Patrick Antonio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
• Repositorio: UNSAAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/9548
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12918/9548
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Reconocimiento facial; Aprendizaje automático; Seguridad ciudadana; Algoritmo; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En el presente estudio, el reconocimiento facial es una tecnología emergente que, además de su uso en la identificación de personas, puede extenderse al reconocimiento de animales y objetos. Este avance ha sido facilitado por el progreso continuo en el campo de la Inteligencia Artificial. Sin embargo, la implementación generalizada de estas tecnologías sigue siendo limitada por el alto costo de las cámaras de seguridad de ´ultima generación. La seguridad ciudadana ha sido una preocupación persistente, y el reconocimiento facial ofrece una vía para mejorar tanto la seguridad física como emocional de los individuos. El presente proyecto de investigación busca superar las limitaciones actuales desarrollando e implementando un sistema interno capaz de integrarse con una amplia gama de cámaras que una persona pueda tener, incluyendo cámaras integradas en laptops, webcams, dispositivos móviles, videocámaras, cámaras de seguridad IP y cámaras de seguridad WiFi. El propósito es facilitar el reconocimiento facial en diversos dispositivos, haciéndolo más accesible. El estudio también incluye una evaluación comparativa de varios algoritmos para la detección y el reconocimiento facial. Los resultados indicaron que el algoritmo Haar Cascades es altamente efectivo para la detección de rostros, mientras que el algoritmo LBPH Faces demostró una gran precisión en el reconocimiento facial. Ambos algoritmos mostraron un rendimiento sobresaliente en pruebas de transmisiones en vivo, destacando su eficacia y eficiencia.