Prototipo de reconocimiento facial utilizando aprendizaje profundo como medida de seguridad al ingreso de la planta de grano de la Facultad Ingeniería Industrial.
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2024
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| spelling | Prototipo de reconocimiento facial utilizando aprendizaje profundo como medida de seguridad al ingreso de la planta de grano de la Facultad Ingeniería Industrial.Gualán Llanos Jhacen DayanaIñiga Calderón Alex DavidDEEP LEARNINGINTELIGENCIA ARTIFICIALBIOMETRÍARECONOCIMIENTO FACIALEste documento contiene archivo en PDFEl presente proyecto de integración curricular surge de la necesidad de fortalecer la seguridad en la planta de grano. Para lograrlo, se desarrolló un prototipo que gestiona tanto el control de acceso a la planta de grano como el de los equipos de protección personal (EPP), empleando inteligencia artificial. Para ello, se utilizaron redes neuronales convolucionales, garantizando así una entrada óptima de datos. Para el entrenamiento de las redes neuronales se recopilaron varios conjuntos de datos a través de fotografías, la cuales fueron preprocesadas y sometidas a técnica Dropout para prevenir el sobreajuste del modelo. Se adopto una metodología mixta: por un lado, se realizaron encuestas para recopilar información, además se empleó una metodología ágil para el diseño y desarrollo de la interfaz gráfica del prototipo. El resultado fue una interfaz intuitiva y fácil de usar que mejora la seguridad en el acceso a la planta de grano.The present curricular integration project arises from the need to strengthen security in the grain plant. To achieve this, a prototype was developed that manages both the access control to the grain plant and the personal protective equipment (PPE), using artificial intelligence. For this purpose, convolutional neural networks were used, thus ensuring optimal data input. For the training of the neural networks, several data sets were collected through photographs, which were preprocessed and subjected to Dropout technique to prevent overfitting of the model. A mixed methodology was adopted: on the one hand, surveys were conducted to collect information, and an agile methodology was used for the design and development of the graphical interface of the prototype. The result was an intuitive and easy-to-use interface that improves the security of access to the grain plant.Universidad de Guayaquil. Facultad de Ingeniería Industrial. Carrera de Ingeniería en Telemática.Plaza Vargas, Angel Marcel2024-12-04T18:35:37Z2024-12-04T18:35:37Z2024-09-17info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/77276spaBINGI0039-TMinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2024-12-09T03:06:36Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/77276Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02025-08-02T06:48:20.895603Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue |
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