Sistema de acceso usando una tarjeta RFiD y verificación de rostro

Abstract

En este trabajo se presenta el desarrollo de un prototipo de sistema de acceso a un centro de datos usando como identificación una tarjeta de radio frecuencia o RFiD y verificación del rostro del usuario. El sistema se compone de tres módulos de entrada y un módulo central. El objetivo fue diseñar un sistema para transmitir, desde cada módulo de entrada al módulo central, el identificador único universal de la tarjeta RFiD o UUID y la imagen del rostro del usuario para consultar en una base de datos MySQL y en un directorio de fotografías si el usuario puede acceder al área correspondiente del módulo de entrada. Cada módulo de entrada consta de una tarjeta Raspberry Pi 3 B+, un lector de tarjetas RFiD, una cámara de video y una pantalla de cristal líquido o LCD. El módulo central se compone de los mismos elementos que los módulos de entrada y cuenta con una pantalla táctil usada en la interfaz de usuario en lugar de una pantalla LCD. La comunicación entre los nodos es wifi, logrando una precisión del 99,2 % en la verificación del rostro y un tiempo de respuesta de 180 ms usando 310 fotografías entrenadas.// This paper presents the development of an access system to a data center using a RFID card and verification of the user’s face. The system consists of three input modules and a central module. The objective was to design a system to transmit, from each input module to the central module, the universal unique identifier of the RFID card or UUID for its acronym in English and the user’s face image to consult in a MySQL database and in a directory of photographs if the user can access the corresponding area of the input module. Each input module consists of a Raspberry Pi 3 B+ card, an RFID card reader, a video camera and a liquid crystal display or LCD for its acronym in English. The central module is composed of the same elements as the input modules and has a touch screen used in the user interface instead of an LCD screen. The communication between the nodes is WiFi, achieving a precision of 99.2% in the verification of the face and a response time of 180 ms using 310 trained photographs.