Sistema de reconocimiento facial con aprendizaje profundo para el control de acceso del almacén, en la Clínica Multident Buenos Aires, 2022
Descripción del Articulo
El uso de Sistemas de Reconocimiento Facial con aprendizaje profundo ha cobrado mucha fuerza en los últimos años, esto es debido a la seguridad y accesibilidad que nos brinda para los diferentes procesos que pueden existir en una empresa, institución educativa, etc. A pesar de haber aumentado su uso...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2022 |
Institución: | Universidad Cesar Vallejo |
Repositorio: | UCV-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/111492 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12692/111492 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Aprendizaje profundo Reconocimiento facial Sistema de control interno https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
Sumario: | El uso de Sistemas de Reconocimiento Facial con aprendizaje profundo ha cobrado mucha fuerza en los últimos años, esto es debido a la seguridad y accesibilidad que nos brinda para los diferentes procesos que pueden existir en una empresa, institución educativa, etc. A pesar de haber aumentado su uso estos últimos años, todavía hay un cierto grado de desconocimiento o incertidumbre en su aplicación puesto que los avances tecnológicos son cada vez más rápidos y muchas veces los códigos y aplicaciones experimentan cambios o modificaciones en tiempos cada vez más cortos. Es por ello que en el presente trabajo desarrollamos un Sistema de Reconocimiento Facial con aprendizaje profundo de control de acceso para el almacén de la Clínica Multident Buenos Aires, en la cual nos permitirá poder llevar un mejor control de las personas que tienen acceso y las que no están autorizadas de ingresar al almacén y poder evitar pérdidas de materiales odontológicos. Este proyecto ha sido implementado bajo la metodología XP ya que nos permite poder tener una respuesta rápida a los cambios que puedan ocurrir durante el proceso, de igual manera se utilizó para el reconocimiento facial el aprendizaje profundo puesto que nos permite tener una mejor precisión para los rostros a identificar. Finalmente se obtiene que el aplicativo redujo significativamente la perdida de materiales, también se redujo significativamente el ingreso de personas no autorizadas al almacén que muchas veces generaban molestia a los dueños de la Clínica. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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