Sistema de reconocimiento facial para el control de ingreso de personas a la UNJBG

• Autor: Cruz Sucasaca, Gunar Elias
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional Jorge Basadre Grohmann
• Repositorio: UNJBG-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:172.16.0.151:UNJBG/5017
• Enlace del recurso: http://repositorio.unjbg.edu.pe/handle/UNJBG/5017
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Programación de computadoras; Reconocimiento facial; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente trabajo de investigación, tiene como objetivo principal desarrollar un sistema de reconocimiento facial y evaluar su desempeño como una alternativa de mejorar el control de ingreso de personas a la UNJBG, y a su vez abarca el tema de seguridad de los bienes y de las personas que integran la UNJBG. Para ello se utilizó una muestra de 20 estudiantes de la promoción 2018 que cursaban el cuarto año de la carrera profesional de Ingeniería en Informática y Sistemas, las cuales representaran a toda la población basadrina de ambos géneros y con rasgos faciales normales. La investigación, de acuerdo al libro de Hernández Sampieri y el estadista José Supo, pertenece al tipo de investigación Aplicativa ya que busca resolver problemas, para la recolección de datos se usó la técnica de la Observación pasiva, donde el investigador solo mide y registra acontecimientos regulares del dominio y como instrumento a usar fueron las Fichas de Campo, y a su vez reportes propios del sistema desarrollado. Se determinó que la eficiencia de los controles físicos de entrada a la UNJBG e implementación de las políticas de seguridad actualmente es de tan solo 68,08%. Se mostró gráficamente la importancia de reducir considerablemente los procesos computacionales y sus recursos, al proyectar una gigantesca matriz a un sub espacio vectorial de dimensión reducida y hallar su punto ecuánime entre autovalores y autovectores, y que para este caso es necesario trabajar con el 91,77% de varianza y los 50 últimos autovalores. Los resultados obtenidos al finalizar la investigación mostraron el correcto funcionamiento del sistema, los cuales podemos contemplarlos en la figura N° 30 y Tabla 14, donde se determinó un 85% como nivel de eficacia del sistema de reconocimiento facial para la identificación de personas como alumnos de la UNJBG, los cuales determinan que existe una mejora significativa de 50% al implementar un sistema de reconocimiento facial para el ingreso de personas a la UNJBG.