Desarrollo de un sistema basado en deep learning y visión computacional de reconocimiento facial para mejorar el control de acceso a una empresa privada

• Autor: Aguirre Montes, Jose Luis
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/5250
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/5250
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Biometría; Control de acceso; Inteligencia artificial; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03

El proyecto a desarrollar tiene como objetivo el desarrollar un prototipo basado en un modelo de visión computacional que permita la identificación de personas para mejorar la efectividad del control de acceso a una empresa privada. El prototipo generado que utiliza algoritmos de Deep Learning tendrá la capacidad de registrar tanto por correo como en una base de datos los accesos de usuarios registrados y se complementará con una web con acceso restringido en la que se podrá visualizar y generar reportes de los accesos por fecha. La metodología utilizada para el desarrollo del proyecto es Design –Thinking a través de sus 5 fases principales: Empatizar, Definir, Idear, Prototipar y Evaluar. Este proyecto está pensado para ofrecer una solución basada en Inteligencia Artificial para hacer frente a las vulnerabilidades existentes en sistemas de control de acceso tradicionales basados en tarjetas de acceso y el uso de claves y mejorar la seguridad de la empresa privada. Con el prototipo implementado ser logra automatizar el registro de acceso y se tiene también la capacidad de escalar en el tiempo con la cantidad de usuarios registrados y restringir los accesos al personal que se considere garantizando así el cumplimiento de los objetivos trazados alineados con las estrategias de seguridad que tiene la empresa.