Sistema de reconocimiento facial en tiempo real basado en CNN para el control de acceso de los residentes de un conjunto habitacional - Guevara Burgos, Javier Hassler (2024)
En los últimos años, el reconocimiento facial se ha convertido en un modelo de referencia en el campo de la seguridad debido a su universalidad, singularidad, no intrusividad y facilidad de implementación siendo utilizado en sistemas orientados al monitoreo y control de acceso a instalaciones, sistemas de video vigilancia externos, búsqueda de personas desaparecidas, prófugos de la ley, entre otros. El reconocimiento facial, pertenece a los métodos biométricos, consiste en examinar las características fisiológicas de un individuo para determinar su identidad. No obstante, al paso que los desarrollos tecnológicos incrementan la eficiencia del reconocimiento facial, éste aún enfrenta retos como las oclusiones, el costo de las licencias de software propietario y factores como cambios en las expresiones faciales, iluminación, orientación del rostro, vello facial y cambios inherentes como el envejecimiento de las personas que dificultan un adecuado proceso de identificación. En el campo del Deep Learning, las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) tienen múltiples aplicaciones en el campo de Visión Computacional (CV) ya que permiten extraer características propias, genéricas de los objetos, las cuales luego podrán ser utilizadas para reconocer objetos similares en otras imágenes. Las técnicas de reconocimiento facial utilizan diversos tipos de algoritmos (PCA, CNN, Transformers) para automatizar las tareas de reconocimiento e identificación de personas a partir de imágenes o videos provenientes de sistemas de videovigilancia. El sistema de reconocimiento facial implementado en este trabajo está basado en Redes Neuronales Convolucionales (CNN) utilizando la arquitectura VGG-Face, realizando el proceso de reconocimiento en tiempo real y de manera no intrusiva por lo que lo convierte en una opción óptima para instituciones, organismos, entidades donde se requieran instalar mecanismos de identificación eficientes a un costo mínimo. Con el sistema implementado se logró una exactitud de 84% para 50 casos de prueba de reconocimiento en video de 5 personas en un entorno no controlado con iluminación diurna y a rostro descubierto en el conjunto residencial Belo Horizonte North (BHN) ubicado en Av. Brasil 1636 Distrito de Pueblo Libre.