Diseño e implementación de un sistema de reconocimiento facial utilizando software e interfaces con alerta remota para dispositivos móviles

• Autor: Huaraca Tadeo, Jhonny Betto
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad de Ciencias y Humanidades
• Repositorio: UCH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uch.edu.pe:20.500.12872/894
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12872/894
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Reconocimiento facial; Algoritmo; Lenguaje de programación; Detección facial; Facial Recognition; Algorithm; Programming Language; Facial Detection; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

Entre marzo del 2016 y el 24 de enero 2019 se registraron a nivel nacional 2.539 delincuentes con orden de captura por el Ministerio del interior (MININTER), donde solo fueron capturados 1413 y 1126 se encontraron en libertad generando inseguridad ciudadana en el Perú, siendo el 25.5% de la población entre 15 y más años en algún momento han sido víctimas por aquellos criminales que se encuentran libres por alguna modalidad delictiva. Debido a las razones anteriores, es necesario reducir el índice de inseguridad ciudadana en la sociedad. Así mismo, el estado destina dinero en programa de recompensa por delincuentes con orden de captura, generándose comunicación de diversa índole, inclusive información inexacta y por ende movilizando a la policía de manera innecesaria, impactando en el gasto de recursos. La presente investigación tiene como objetivo realizar Diseño e Implementación de un Sistema de Reconocimiento Facial utilizando Software e Interfaces con alerta remota para dispositivos móviles. Así mismo, se realizará comparativas de imágenes faciales en tiempo real con las imágenes faciales almacenadas, detectando si existe similitud con la base de datos, donde podrá hacer uso del lenguaje de programación Python, también empleándose el algoritmo Local Binary Patterns Histogram (LBPH). Aplicado en aprendizaje profundo estando incluido en la librería CV2 utilizando la Jetson nano como placa base para el procesado del software y como hardware se implementará la Cámara Raspberry PI REV 1.3 para el reconocimiento facial de delincuentes con orden de captura que tendrá como alerta remota mediante un mensaje de texto a un dispositivo vinculado.