Desarrollo de un sistema basado en reconocimiento facial y tecnología RFID para mejorar la seguridad en el control de acceso de residentes del edificio Castaño Alto Colonial

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La realización de un sistema que utilice reconocimiento facial y tecnología RFID es el enfoque principal de este proyecto, para el edificio Castaño del condominio Alto Colonial, donde los residentes se beneficiarán de un control de acceso mejorado en su seguridad, ya que cuenta con dos procedimiento...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Huaynate Landeon, Gerald Nilton
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Tecnológica del Perú
Repositorio:UTP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/8067
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12867/8067
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Control de acceso
Reconocimiento facial (Informática)
Sistemas de identificación por radio frecuencia
Biometría
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description La realización de un sistema que utilice reconocimiento facial y tecnología RFID es el enfoque principal de este proyecto, para el edificio Castaño del condominio Alto Colonial, donde los residentes se beneficiarán de un control de acceso mejorado en su seguridad, ya que cuenta con dos procedimientos para seguridad, siendo uno de ellos la tecnología RFID y la tecnología biométrica por reconocimiento facial. Para capturar y mostrar los datos de la tarjeta RFID, por parte del hardware se utilizará el computador Raspberry Pi 4B, para esto se le conecta un lector de tarjetas RFID, además de la cámara que será la encargada de capturar el rostro de la persona también estará conectada una cerradura eléctrica con su relé, para dar apertura al edificio. El Raspberry hace todo el proceso de entrenamiento y reconocimiento facial, este se comunica con la interfaz web para mostrar la información. Por parte del software se utiliza el lenguaje de programación Python, además de algunas librerías como facenet_pytorch y OpenCV para el tratamiento de imágenes. El reconocimiento facial y la extracción de características también se realizan mediante CNN previamente entrenadas. Además de NodeJS para el despliegue de la interfaz web. Cada persona debe estar por unos segundos frente a la cámara y debe acercar la tarjeta al lector RFID, una vez reconocido la persona, el sistema se conecta con la data base del usuario registrado, la raspberry enviará la señal que permite activar la cerradura eléctrica, los datos se mostraran en la interfaz web con la información relevante y por último cada persona detectada genera un evento que se registra en una data base. El resultado final es la integración de los elementos que forman este sistema de control; el proceso será automatizado con un alto porcentaje de personas autorizadas reconocidas e identificadas exitosamente, permitiendo mejorar la seguridad para el bienestar y confort del residente. Con todo esto el producto final estaría listo para ser instalado.
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El Raspberry hace todo el proceso de entrenamiento y reconocimiento facial, este se comunica con la interfaz web para mostrar la información. Por parte del software se utiliza el lenguaje de programación Python, además de algunas librerías como facenet_pytorch y OpenCV para el tratamiento de imágenes. El reconocimiento facial y la extracción de características también se realizan mediante CNN previamente entrenadas. Además de NodeJS para el despliegue de la interfaz web. Cada persona debe estar por unos segundos frente a la cámara y debe acercar la tarjeta al lector RFID, una vez reconocido la persona, el sistema se conecta con la data base del usuario registrado, la raspberry enviará la señal que permite activar la cerradura eléctrica, los datos se mostraran en la interfaz web con la información relevante y por último cada persona detectada genera un evento que se registra en una data base. 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