Sistema de reconocimiento facial para control de accesos en Autoridad Portuaria de Manta
Resumen: El presente trabajo de titulación tomó en cuenta la necesidad de un sistema de control de acceso con reconocimiento facial de la Autoridad Portuaria de Manta, ya que al ser un puerto debe contar con los mayores estándares de seguridad. Se investigaron diferentes algoritmos de Reconocimiento...
Gardado en:
| Autor Principal: | |
|---|---|
| Formato: | bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
2022
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| Subjects: | |
| Acceso en liña: | http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/29911 |
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Engadir etiqueta | Summary: | Resumen: El presente trabajo de titulación tomó en cuenta la necesidad de un sistema de control de acceso con reconocimiento facial de la Autoridad Portuaria de Manta, ya que al ser un puerto debe contar con los mayores estándares de seguridad. Se investigaron diferentes algoritmos de Reconocimiento Facial, de los cuales se implementa el algoritmo FaceNet, basado en Deep learning y desarrollado por investigadores de Google, por su rapidez para entrenar los modelos de reconocimiento facial y su alta precisión al reconocer rostros. En el desarrollo del sistema se implementó el framework Django de Python y se utilizó librerías como OpenCV, especializadas en visión por computadora. El sistema es capaz de reconocer el rostro de una persona al capturar una foto desde el navegador web y registrar el ingreso y salida de las instalaciones para llevar un control de asistencia laboral. |
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