Reconocimiento facial y geolocalización para el control de asistencias en una empresa de textiles - Piura 2023

Descripción del Articulo

El objetivo principal de este estudio consistió en determinar la mejora del proceso de asistencia con el uso de geolocalización y reconocimiento facial. Para lograrlo, se optó por utilizar un enfoque cuantitativo de diseño Pre-experimental en el marco de una investigación aplicada Por otro lado, la...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Castro Fernandez, Eder Alonso, Eche Gamero, Oscar Alberto
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/126380
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/126380
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Sistema Web
Reconocimiento facial
Geolocalización
Control de asistencia
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:El objetivo principal de este estudio consistió en determinar la mejora del proceso de asistencia con el uso de geolocalización y reconocimiento facial. Para lograrlo, se optó por utilizar un enfoque cuantitativo de diseño Pre-experimental en el marco de una investigación aplicada Por otro lado, la investigación se llevó a cabo de manera censal, abarcando a todos los trabajadores de las sedes ubicadas en la ciudad de Piura de la empresa TEXTIL. Se utilizaron guías de observación y el análisis documental del pre y post test en el proceso de control de asistencia, además de aplicar un cuestionario virtual. Los resultados obtenidos revelaron una diferencia significativa en el pre y post test, en el cual se obtuvo un 95% de confianza, además se identificaron bondades de evaluar la funcionalidad, usabilidad y confiabilidad del sistema. En conclusión, la implementación de un sistema que combina el reconocimiento facial y la geolocalización logra mejorar de manera significativa el proceso de control de asistencia. Este sistema permite aumentar la precisión, reducir el tiempo y minimizar los errores asociados al método tradicional. Además, ofrece una verificación del personal confiable y segura.
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