Modelo para registro de asistencia del personal académico del Departamento de Ciencias de la Computación, aplicando visión artificial

El presente trabajo aborda la problemática de los métodos tradicionales de registro de asistencia en el ámbito académico, los cuales suelen depender del uso intensivo de papel y procesos manuales, generando ineficiencias y riesgos de errores humanos. Con el propósito de modernizar y optimizar este proceso, se ha desarrollado un modelo para registro de asistencia aplicando técnicas de visión artificial, para el personal académico del Departamento de Ciencias de la Computación. El modelo propone una alternativa para mejorar el nivel de eficiencia operativa mediante la automatización de procesos. Se ha utilizado la metodología de prototipado que permite iterar y mejorar la funcionalidad mediante la creación de versiones preliminares y la mejora continua en función de los comentarios recibidos. El prototipo consta de dos interfaces principales: una para usuarios administradores que es el encargado de recopilar imágenes para entrenar el modelo de reconocimiento facial y otra interfaz para usuarios que utilizan un proceso automatizado para identificarlos capturando sus rostros. El back-end del sistema se construye utilizando tecnologías avanzadas como Docker, Flask, YOLOv8l-Face y DeepFace, mientras que los datos se almacenan en la base de datos Oracle Database 21c. Los resultados obtenidos evidenciaron que el modelo implementado logra una significativa precisión en la detección y reconocimiento de rostros en la primera iteración del prototipo. Con base al proyecto planteado por la Universidad, el desarrollo de este proyecto debe continuar.

• Κύριος συγγραφέας: Vivas Pin, Nathaly Melissa (author)
• Άλλοι συγγραφείς: Zambrano Balseca, Charles David (author)
• Μορφή: bachelorThesis
• Έκδοση: 2024
• Θέματα: VISIÓN ARTIFICIAL; APRENDIZAJE PROFUNDO; REDES NEURONALES; PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
• Διαθέσιμο Online: https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/42417