Diseño de un sistema de detección facial utilizando cámaras IP para el reconocimiento de individuos en la cercanía de residencias familiares

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Título : Diseño de un sistema de detección facial utilizando cámaras IP para el reconocimiento de individuos en la cercanía de residencias familiares
Autor : Heredia Salazar, Cristhian Vicente
Rea Rodriguez, Daniel Alexander
Director de Tesis: Jaya Duche, Rafael Manuel
Resumen traducido: This project was designed to develop a prototype of a facial detection system for the recognition of individuals in the vicinity of family residences, since home security becomes an important issue to consider. This design was developed with home security in mind using agile software development methodologies, in addition to hardware devices. The module mainly requires a camera that is located outside the home, to view people who are hanging around the family residence, for which it will be connected to a Raspberry Pi 4, which will host the face detection. In the facial feature extraction tests, it was found that the system needs a minimum of 600 photos to improve the training of the system, obtaining 91.1% of recognized records, verifying the improvement in recognition accuracy in the members of the home group, with these tests the system was evaluated in different scenarios such as: luminosity, distances and sensitivity, thus the behavior of the system was verified at the time of facial recognition outside the home
Resumen : El presente proyecto fue diseñado para desarrollar un prototipo de un sistema de detección facial para el reconocimiento de los individuos en las cercanías de residencias familiares, debido a que la seguridad en los hogares se torna como un tema importante a tener en cuenta. Este diseño fue desarrollado tomando en cuenta la seguridad en los hogares utilizando metodologías agiles de desarrollo de software, además de dispositivos hardware. El módulo requiere principalmente una cámara que se encuentre ubicada en la parte exterior del domicilio, para la visualización de personas que estén rondando en las cercanías de la residencia familiar, para lo cual, se conectará a una Raspberry Pi 4, que alojará el sistema de detección facial. En las pruebas de extracción de características faciales se comprobó que el sistema necesita mínimo 600 fotos para mejorar el entrenamiento del sistema, obteniendo un 91.1% de registros reconocidos, comprobando la mejora en la precisión del reconocimiento en los miembros del grupo hogar, con estas pruebas se evaluó al sistema en diferentes escenarios tales como: luminosidad, distancias y sensibilidad, así se comprobó el comportamiento del sistema al momento del reconocimiento facial en el exterior del domicilio
Palabras clave : INGENIERÍA DE SISTEMAS
ANÁLISIS DE SISTEMAS
SOFTWARE DE APLICACIÓN
RECONOCIMIENTO FACIAL
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
RASPBERRY PI
Fecha de publicación : jul-2022
URI : http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/23050
Idioma: spa
Pertenece a las colecciones: Grado

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