Aplicación de reconocimiento facial para el control de asistencia de estudiantes mediante modelos de visión artificial
Los sistemas de reconocimiento facial, permiten detectar características del rostro, emociones, datos biométricos entre otras, esta tecnología se ha implementado en la sociedad, en distintos ámbitos como: el desbloqueo de celulares, control de acceso, permitiendo realizar tareas cotidianas de manera...
সংরক্ষণ করুন:
| প্রধান লেখক: | |
|---|---|
| অন্যান্য লেখক: | |
| বিন্যাস: | bachelorThesis |
| প্রকাশিত: |
2023
|
| বিষয়গুলি: | |
| অনলাইন ব্যবহার করুন: | http://repositorio.utmachala.edu.ec/handle/48000/22031 |
| ট্যাগগুলো: |
ট্যাগ যুক্ত করুন
কোনো ট্যাগ নেই, প্রথমজন হিসাবে ট্যাগ করুন!
|
ট্যাগ যুক্ত করুন | সংক্ষিপ্ত: | Los sistemas de reconocimiento facial, permiten detectar características del rostro, emociones, datos biométricos entre otras, esta tecnología se ha implementado en la sociedad, en distintos ámbitos como: el desbloqueo de celulares, control de acceso, permitiendo realizar tareas cotidianas de manera más rápida. Las instituciones educativas también adoptan estas nuevas tecnologías, para mejorar los servicios que ofrecen y optimizar procesos. Por esta razón, el propósito de este proyecto consistió en desarrollar una aplicación web de reconocimiento facial que será utilizada por el docente para registrar la asistencia, mediante dispositivos informáticos, definiendo como herramienta principal el celular, debido a que permite una mejor resolución de captura. Para el desarrollo del prototipo se utilizó la metodología CRISP-DM que consta de las fases, comprender el negocio, análisis de datos, construcción de una base de datos de rostros, entrenamiento del modelo con técnicas de IA utilizando un dataset de imágenes, elección del mejor modelo entrenado y finalmente el despliegue, además se utilizó la metodología XP para el desarrollo de la aplicación web con sus fases, planificación, diseño, codificación y pruebas. Se aplicó las métricas de exactitud y precisión con base en una matriz de confusión que se obtuvo al evaluar los modelos de IA para el reconocimiento facial, teniendo en cuenta los parámetros de luz, posición, y resolución de la imagen a examinar. De este modo posibilitó la selección del modelo Face-Api.js. Siendo el de mayor precisión y exactitud para el desarrollo del proyecto, también se aplicó la norma de calidad ISO 9126 con el propósito de evaluar la funcionabilidad, fiabilidad, usabilidad y eficiencia de la aplicación web. Al final se comprobó que la aplicación cumplió con éxito el objetivo principal de identificar a los estudiantes mediante una fotografía grupal con gran precisión, pero los tiempos de respuesta se asemejan al registro de asistencia vigente. |
|---|