Influencia de un sistema con reconocimiento facial y medición de temperatura en el control de acceso de participantes del programa Trabaja Perú en el distrito de Talavera

• Autor: Ataucusi Romero, Edison
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional José María Arguedas
• Repositorio: UNAJMA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unajma.edu.pe:20.500.14168/666
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14168/666
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Reconocimiento facial; control de acceso; Raspberry Pi; IoT; COVID-19; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente proyecto de investigación, propone una solución basado en el Internet de las Cosas (IoT) frente a los problemas que radican en el control de acceso de los participantes del programa Trabaja Perú en el distrito de Talavera en el contexto de COVID-19, que tiene como objetivo mejorar el control de acceso, utilizando Raspberry Pi para automatizar el registro de asistencia y la evaluación de la temperatura corporal. El registro de asistencia y la detección de mascarillas se realizó mediante una cámara y aprovechando las técnicas del reconocimiento facial ofrecidas por OpenCV, mientras que la detección de temperatura corporal sin contacto se basa en el sensor de temperatura infrarrojo MLX90614ESF conectado a Raspberry Pi. La metodología empleada en el desarrollo del objeto IoT consta de 5 etapas: entendimiento del problema, identificación del usuario, diseño del producto, integración tecnológica y validación e iteración, utilizando lenguaje de programación Python y gestor de base de datos SQLite en el dispositivo y para la gestión de reportes PHP y MySQL. El tipo de investigación es aplicada, el enfoque cuantitativo, el diseño preexperimental y el nivel explicativo. Se consideró como dimensiones el tiempo de registro de asistencia y el tiempo de medición de temperatura, la muestra está constituida por un solo grupo de 48 participantes. Al analizar los datos mediante Shapiro Wilk, estos presentaron una distribución normal, por lo que para contrastar las hipótesis se utilizó la prueba t Student para muestras relacionadas, en todas las pruebas se obtuvo un nivel significancia inferior a 0.05, aceptando las hipótesis alternas. Finalmente, al haber obtenido resultados favorables con respecto a los tiempos de registro de asistencia y medición de la temperatura corporal, se concluye que el sistema con reconocimiento facial y medición de temperatura corporal (RFMTC) influye significativamente en el control de acceso de participantes del programa Trabaja Perú en el distrito de Talavera.