Sistema de reconocimiento facial con aprendizaje profundo para el control de acceso del almacén, en la Clínica Multident Buenos Aires, 2022

Descripción del Articulo

El uso de Sistemas de Reconocimiento Facial con aprendizaje profundo ha cobrado mucha fuerza en los últimos años, esto es debido a la seguridad y accesibilidad que nos brinda para los diferentes procesos que pueden existir en una empresa, institución educativa, etc. A pesar de haber aumentado su uso...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Chavez Vasquez, Nicolas, Valentin Arana, Armando Jean Pierre
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/111492
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/111492
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Aprendizaje profundo
Reconocimiento facial
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description El uso de Sistemas de Reconocimiento Facial con aprendizaje profundo ha cobrado mucha fuerza en los últimos años, esto es debido a la seguridad y accesibilidad que nos brinda para los diferentes procesos que pueden existir en una empresa, institución educativa, etc. A pesar de haber aumentado su uso estos últimos años, todavía hay un cierto grado de desconocimiento o incertidumbre en su aplicación puesto que los avances tecnológicos son cada vez más rápidos y muchas veces los códigos y aplicaciones experimentan cambios o modificaciones en tiempos cada vez más cortos. Es por ello que en el presente trabajo desarrollamos un Sistema de Reconocimiento Facial con aprendizaje profundo de control de acceso para el almacén de la Clínica Multident Buenos Aires, en la cual nos permitirá poder llevar un mejor control de las personas que tienen acceso y las que no están autorizadas de ingresar al almacén y poder evitar pérdidas de materiales odontológicos. Este proyecto ha sido implementado bajo la metodología XP ya que nos permite poder tener una respuesta rápida a los cambios que puedan ocurrir durante el proceso, de igual manera se utilizó para el reconocimiento facial el aprendizaje profundo puesto que nos permite tener una mejor precisión para los rostros a identificar. Finalmente se obtiene que el aplicativo redujo significativamente la perdida de materiales, también se redujo significativamente el ingreso de personas no autorizadas al almacén que muchas veces generaban molestia a los dueños de la Clínica.
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Finalmente se obtiene que el aplicativo redujo significativamente la perdida de materiales, también se redujo significativamente el ingreso de personas no autorizadas al almacén que muchas veces generaban molestia a los dueños de la Clínica.AteEscuela de Ingeniería de SistemasSistema de Información y ComunicacionesTecnologías de la información y comunicaciónDesarrollo económico, empleo y emprendimientoIndustria, innovación e infraestructuraapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVAprendizaje profundoReconocimiento facialSistema de control internohttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Sistema de reconocimiento facial con aprendizaje profundo para el control de acceso del almacén, en la Clínica Multident Buenos Aires, 2022info:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería de SistemasUniversidad César Vallejo. 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