Desarrollo de un equipo electrónico de control de alcoholemia con capacidad de detección de flujo de aire dirigido y reconocimiento de rostro

• Autores: Chavesta Gonzales, Wilson Manuel, Merino Rojas, Luis Brandon
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/673604
• Enlace del recurso: http://doi.org/10.19083/tesis/673604; http://hdl.handle.net/10757/673604
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Nivel alcohólico; detección automática; reconocimiento de rostro; flujo de aire; sincronización; coeficiente de correlación de Pearson; Alcohol level; automatic detection; face recognition; air flow; timing; Pearson's correlation coefficient; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

Este trabajo propone un equipo orientado a la medición del nivel alcohólico y simultáneamente aplicar reconocimiento facial a personas que ingresan a lugares de riesgo donde su integridad física puede verse afectada debido a su estado de embriaguez. En el estado del arte, se verifica que muchos métodos de medición de alcohol no integran reconocimiento facial simultáneamente para propósitos de control y registro adecuado del acceso del personal. También existen métodos que no integran un módulo para la detección de flujo de aire que permita corroborar que la persona está utilizado el equipo. Finalmente, se constata que se han aplicado métodos subjetivos como la percepción del olfato emitido, la marcha y la forma de hablar, así como aspectos conductuales. El equipo propuesto soluciona estas deficiencias a través de sensores de sonido, alcohol y de imagen conectados a un computador de placa reducida; los cuales permiten la medición del nivel alcohólico a través del aliento y simultáneamente aplicando reconocimiento facial; como consecuencia, mejora la operatividad y los procedimientos en las empresas. El reconocimiento de rostro biométrico se lleva a cabo a través de algoritmos de procesamiento de imágenes, redes neuronales convolucionales y máquina de soporte vectorial SVM, que corre en una computadora el cual está sincronizada con el equipo de medición. La computadora registra a la persona reconocida en una base de datos con el nivel alcohólico asociado. Para la validación del método propuesto, se evaluaron muestras de niveles alcohólicos, tasa de detección de flujo de aire y la tasa de reconocimiento facial. Las mediciones de alcohol se compararon con las obtenidas mediante un alcoholímetro digital certificado. En esta validación se utilizó el coeficiente de correlación de Pearson, obteniendo un valor de 0.937. El porcentaje de aciertos de la detección del flujo de aire es de 92%, mientras que el porcentaje de verdaderos reconocimientos faciales fue superior al 95 %.