Desarrollo de Redes Neuronales Convolucionales para el control de asistencias en una institución educativa Lima, 2024

• Autores: Galindos Lecca, Abner, Medina Ayala, Xiomara Jemifer
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/163510
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/163510
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Reconocimiento facial; Redes neuronales; Educación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Esta investigación se enfoca en los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), específicamente en la educación de calidad y la innovación tecnológica. El objetivo de este estudio es desarrollar redes neuronales convolucionales para mejorar el control de asistencia en una institución educativa, el tipo de investigación es aplicada, con una población indeterminada. Los principales resultados muestran una mejora significativa en la precisión de la identificación, del 99,6% que se basa en el reconocimiento facial, también una notable reducción del 64,5% en el tiempo necesario para la generación de registros. Además, se muestra una mejora en la precisión llegando al 99,6%. Como conclusión, se resalta que la implementación de redes neuronales convolucionales permite un control de asistencia más eficiente y preciso, con un alto potencial de replicabilidad en otros ámbitos administrativos dentro del sector educativo.