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dc.contributor.advisorMansilla López, Juan Pablo Jesús
dc.contributor.authorCarrion Pinto, Piero Fabrizioes_PE
dc.contributor.authorReaño Evangelista, Rodrigo Alonsoes_PE
dc.date.accessioned2025-04-25T16:22:26Z
dc.date.available2025-04-25T16:22:26Z
dc.date.issued2025-02-27
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.19083/tesis/684651
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10757/684651
dc.description.abstractUna nueva tecnología que ha demostrado ser efectiva y precisa en la identificación de personas es, hoy en día, el reconocimiento facial. Esta tecnología, al utilizarse con cámaras IP proporciona un sistema de control de acceso muy efectivo y práctico. Además, este sistema es capaz de aprender y mejorar su capacidad de reconocimiento facial a lo largo del tiempo mediante el uso de redes neuronales, lo que conduce a una mayor precisión y una menor tasa de falsos positivos en el campo. Así, este artículo presenta un sistema de reconocimiento facial utilizando redes neuronales, para el monitoreo y gestión de accesos para personas en pequeñas y medianas empresas (PYMES); con el uso de cámaras IP para la versatilidad del seguimiento continuo a las personas que circulen en las zonas restringidas. Asimismo, se analizan los problemas de seguridad frecuentes en estos entornos y se proponen soluciones a través de la implementación del sistema presentado. Al final, los resultados obtenidos evidencian que el sistema proporciona una solución eficaz y segura para el monitoreo y control de acceso de personas en áreas restringidas de pequeñas y medianas empresas (PYMES). Su capacidad de identificación precisa, combinada con la eliminación de barreras y la conveniencia para los usuarios, mejora significativamente la seguridad y la experiencia de uso.
dc.description.abstractA new technology that has proven to be effective and accurate in identifying people today is facial recognition. This technology, when used with IP cameras, provides a very effective and practical access control system. Moreover, this system is able to learn and improve its facial recognition capability over time through the use of neural networks, leading to higher accuracy and a lower false positive rate in the field. Thus, this paper shows a face recognition system, based on neural networks, for monitoring and controlling access of people in SMEs (small and medium-sized enterprises); utilizing IP cameras for the versatility of continuous tracking to people circulating in restricted areas. On the other hand, common security problems that are identified in these environments are addressed and solutions are offered through the implementation of the proposed system. Finally, the results obtained demonstrate that the system offers an efficient and secure solution for monitoring and controlling access of people in restricted areas of small and medium-sized enterprises (SMEs). Its accurate identification capability, combined with the elimination of barriers and convenience for users, significantly improves security and user experience.
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.formatapplication/epuben_US
dc.formatapplication/msworden_US
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.relation.urlhttps://audio.com/raupc/audio/17769
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/*
dc.sourceUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.sourceRepositorio Académico - UPCes_PE
dc.subjectReconocimiento facial
dc.subjectControl de acceso
dc.subjectRedes neuronales
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectSistema de reconocimiento facial
dc.subjectFacial recognition
dc.subjectAccess control
dc.subjectNeural networks
dc.subjectArtificial intelligence
dc.subjectFacial recognition system.
dc.titleSolución Tecnológica De Reconocimiento Facial Para La Identificación De Personases_PE
dc.title.alternativeAccess control using facial recognition with neural networks for restricted zones
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.levelLicenciaturaes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas de Informaciónes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de sistemas de informaciónes_PE
dc.relation.embedded<div style="height: 228px; width: 600px;"><iframe src="https://audio.com/embed/audio/1832284449106550?theme=image" style="display:block; border-radius: 1px; border: none; height: 204px; width: 600px;"></iframe><a href='https://audio.com/raupc' style="text-align: center; display: block; color: #A4ABB6; font-size: 12px; font-family: sans-serif; line-height: 16px; margin-top: 8px; overflow: hidden; white-space: nowrap; text-overflow: ellipsis;">@raupc</a></div>
refterms.dateFOA2025-04-28T09:56:06Z
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00es_PE
dc.identifier.isni000000012196144Xes_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0039-6044es_PE
renati.advisor.dni9942159
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.discipline612136es_PE
renati.jurorBurga Durango, Daniel Wilfredo
renati.jurorSubauste Oliden, Daniel Alejandro
renati.jurorAliaga Cerna , Esther
dc.publisher.countryPEes_PE
renati.author.dni75065288
renati.author.dni72649024
dc.type.otherTesises_PE
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.description.odsODS 9: Industria, innovación e infraestructura
dc.description.odsODS 8: Trabajo decente y crecimiento económico
dc.description.odsODS 4: Educación de calidad
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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