Sistema biométrico para el control de acceso a la UDIV de Desarrollo Computacional de la ESPAM-MFL empleando técnicas de Deep Learning

Abstract

En el presente trabajo de titulación se desarrolló un sistema biométrico de control de acceso mediante el uso de técnicas de Deep Learning enfocado en el reconocimiento facial, mismo que se implementó en la UDIV de Desarrollo Computacional de la Escuela Superior Politécnica de Manabí MFL, como una alternativa de sistema de seguridad; en primera instancia se realizó un levantamiento de los requerimientos mediante una entrevista al encargado del área sobre la seguridad del sitio y cualquier tipo de antecedente existente produciendo un documento bajo el estándar IEEE 890-1998, la solución implementada consta de dos partes fundamentales, como son: la inteligencia artificial, que es la encargada de recibir los datos de la cámara de vigilancia y compararlos con una base de datos de fotos usando autoencoders, todo esto siguiendo la metodología CRISP–DM, y un módulo web para administrar la información de los usuario y visualizar los reportes de los diferentes accesos, esta segunda fase se la desarrolló mediante el uso de Programación Extrema (XP), entre los principales resultados se evidencia una precisión de un 98% en el modelo de reconocimiento facial gracias a los datos obtenidos de los trabajadores para su utilización en el anteriormente mencionado y un módulo de reportes que muestra los diferentes horarios de acceso de los empleados.