Prototipo de reconocimiento facial para control de acceso
En el contexto actual, donde la seguridad física y la eficiencia son cada vez más importantes, el desarrollo de sistemas de control de acceso confiables y precisos es una necesidad constante. Estos sistemas son esenciales para proteger personas, bienes e información contra accesos no autorizados a c...
- Autores:
-
Jiménez Flores, Andrés Felipe
Mina Landazuri, Duvan Andrés
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Institución Universitaria Antonio Jose Camacho
- Repositorio:
- Repositorio Uniajc
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniajc.edu.co:uniajc/2218
- Acceso en línea:
- https://repositorio.uniajc.edu.co/handle/uniajc/2218
- Palabra clave:
- Control de acceso
Acceso seguro
Sistema de seguridad
Reconocimiento facial
MariaDB
ESP32CAM
Flask
Access control
Facial recognition
MariaDB
ESP32CAM
Flask
Secure access
Safety system
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- Institución Universitaria Antonio José Camacho, 2024
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Collazos, José Damián |
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Access control Facial recognition MariaDB ESP32CAM Flask Secure access Safety system |
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En el contexto actual, donde la seguridad física y la eficiencia son cada vez más importantes, el desarrollo de sistemas de control de acceso confiables y precisos es una necesidad constante. Estos sistemas son esenciales para proteger personas, bienes e información contra accesos no autorizados a cualquier espacio. Este proyecto se centró en el desarrollo de un sistema de control de acceso basado en tecnología de reconocimiento facial utilizando el ESP32CAM para la captura de fotos. La implementación del sistema comprendió varias etapas. En primer lugar, se diseñó y configuró la arquitectura del hardware, la cual incluía el ESP32CAM para la captura de fotos, un sensor de ultrasonido para la detección de movimiento, y una pantalla ILI9488 la cual funcionará como una interfaz para mostrar información al usuario. Se desarrollo un servidor local Flask para el procesamiento de las imágenes faciales, esto por medio de la librería Face Recognition para el análisis y la comparación facial, junto con una base de datos MariaDB para almacenar la información de los usuarios del sistema. Los resultados de la evaluación mostraron un rendimiento muy bueno durante la prueba de funcionamiento del prototipo, con un 100% en todas las métricas evaluadas: exactitud, precisión, recall y F1 score. Esto indica que el sistema fue capaz de identificar con precisión a todos los individuos. El sistema de control de acceso desarrollado en este proyecto tiene un amplio rango de aplicaciones potenciales, como en edificios residenciales, oficinas, escuelas, y otros lugares donde se requiere un control de acceso seguro. |
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En primer lugar, se diseñó y configuró la arquitectura del hardware, la cual incluía el ESP32CAM para la captura de fotos, un sensor de ultrasonido para la detección de movimiento, y una pantalla ILI9488 la cual funcionará como una interfaz para mostrar información al usuario. Se desarrollo un servidor local Flask para el procesamiento de las imágenes faciales, esto por medio de la librería Face Recognition para el análisis y la comparación facial, junto con una base de datos MariaDB para almacenar la información de los usuarios del sistema. Los resultados de la evaluación mostraron un rendimiento muy bueno durante la prueba de funcionamiento del prototipo, con un 100% en todas las métricas evaluadas: exactitud, precisión, recall y F1 score. Esto indica que el sistema fue capaz de identificar con precisión a todos los individuos. 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