IoT-Based Smart Glasses Assistance System with Facial Recognition

• Autores: Abarca Jahuira, Flavio Cesar, Cana Salas, David
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/20424
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12773/20424
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistema de asistencia en tiempo real; Gafas inteligentes; Internet de las cosas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

Las gafas inteligentes son cada vez más accesibles para la población debido a su capacidad de proporcionar información ambiental en tiempo real. Sin embargo, la incorporación del reconocimiento facial a través del Internet de las Cosas representa un avance significativo en el rendimiento y la usabilidad de estos dispositivos. Este estudio describe la creación de un novedoso sistema de asistencia con reconocimiento facial basado en Internet de las Cosas para gafas inteligentes. El sistema desarrollado utiliza una placa Raspberry Pi 4, una placa ESP32, dos módulos de cámara para capturar y procesar el entorno mediante visión artificial, y un módulo de sonido responsable de ejecutar el sistema de asistencia. El desarrollo de un prototipo funcional de gafas inteligentes permitirá a las personas con discapacidad visual obtener información sobre otras personas y estar al tanto de posibles peligros ambientales. Este sistema es posible gracias a la tecnología de reconocimiento facial y a los algoritmos de estimación de distancia. Además, este estudio aborda la integración del sistema propuesto con el Internet de las Cosas, lo que permite una mejor conectividad y una comunicación efectiva con otros dispositivos y servicios. Finalmente se realizan pruebas prácticas para evaluar la usabilidad y la experiencia del usuario, así como la precisión en la medición de distancias y la identificación de rostros de usuarios previamente registrados. Los estudios demuestran que el sistema es altamente efectivo para asistir a personas con ceguera parcial o total y garantiza que sea intuitivo y fácil de usar en escenarios del mundo real.