Desarrollo de un sistema de control de acceso basado en autenticación de voz y reconocimiento facial sobre un computador de borde
El creciente índice de inseguridad en el país ha impulsado la necesidad de mejorar la seguridad en los hogares mediante sistemas de control de acceso más avanzados. Los sistemas de control tradicionales, como los lectores de huella dactilares que utilizan biometría única del usuario, han sido vulner...
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| Auteur principal: | |
|---|---|
| Format: | bachelorThesis |
| Publié: |
2024
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| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/41896 |
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Ajouter un tag | Résumé: | El creciente índice de inseguridad en el país ha impulsado la necesidad de mejorar la seguridad en los hogares mediante sistemas de control de acceso más avanzados. Los sistemas de control tradicionales, como los lectores de huella dactilares que utilizan biometría única del usuario, han sido vulnerados. Por esta razón, se busca alternativas más seguras y accesibles. En este contexto, se propone un sistema de control de acceso basado en reconocimiento facial y autentificación de locutor implementado en un computador de borde, integrando tecnologías de “Edge Computing” e IoT para aplicaciones en hogares inteligentes. El computador de borde está basado en el controlador Kendryte K210, que cuenta con una arquitectura doble núcleo RISC-V de 64 bits, optimizado para aplicaciones de Inteligencia Artificial y de redes neuronales convolucional (CNN). Esta capacidad permite utilizar modelos pre entrenados para determinar el reconocimiento facial de un individuo a partir de sus características únicas del rostro. Asimismo, permite realizar el reconocimiento de locutor mediante el espectrograma de una palabra clave en formato de imagen .jpg. Para validar el sistema se realizaron cinco experimentos con una población de nueve personas de las cuales solo cuatro están registradas en el sistema. En los primeros cuatro experimentos se validó el sistema completo, y en el último experimento solo se validó el reconocimiento del locutor. Para evaluar el desempeño del sistema, se analizaron las siguientes métricas derivadas de la matriz de confusión: precisión, sensibilidad y exactitud. El sistema completo demostró una exactitud del 98%, precisión del 100% y una sensibilidad del 97%. A pesar de las limitaciones de hardware que afectaron el desempeño en la identificación del locutor, este trabajo de integración representa una solución accesible y escalable para control de acceso en hogares inteligentes. |
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