Identificación automática de asistencia laboral en instituciones públicas rurales mediante reconocimiento facial en video de cámaras IP

• Autores: Vera Pisco, Jose Eduardo, Guillen Olivares. Roddy
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Señor de Sipan
• Repositorio: USS-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uss.edu.pe:20.500.12802/15339
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12802/15339
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Reconocimiento facial; Gestión de asistencia; Procesamiento de imágenes; MTCNN; InsightFace; Cámaras IP; Embeddings faciales; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La investigación se centra en el desarrollo de un sistema automatizado para la gestión de la asistencia laboral en instituciones educativas públicas rurales, utilizando tecnologías de reconocimiento facial. La arquitectura del sistema es modular y escalable, integrando procesamiento de imágenes, reconocimiento facial, gestión de datos y generación de reportes. El sistema incluye una interfaz web, un backend en Flask, una base de datos MySQL, y módulos de procesamiento facial basados en las redes neuronales MTCNN e InsightFace. El proceso de registro de colaboradores permite cargar imágenes en formato JPG o PNG, que son procesadas por MTCNN para detectar regiones faciales y luego se generan embeddings utilizando InsightFace. Estos vectores se almacenan junto con los datos en la base de datos MySQL. Para el reconocimiento en tiempo real, el sistema captura imágenes desde cámaras web o IP, aplicando MTCNN para extraer rostros. Los embeddings generados se comparan con los almacenados mediante distancia euclidiana, registrando la asistencia si hay coincidencias. La interfaz web permite gestionar el sistema, registrando colaboradores, visualizando asistencias y generando reportes en archivos CSV. El backend implementa la lógica de negocio, como la validación de rostros y el control de asistencia. Este sistema automatizado mejora la eficiencia y precisión del registro de asistencia, superando las limitaciones de métodos manuales. Gracias a la integración de técnicas avanzadas de reconocimiento facial y su arquitectura flexible, el sistema ofrece una solución ágil y confiable para instituciones educativas rurales