Sistema de control de acceso biométrico mediante reconocimiento facial con técnicas de vivacidad
Resumen
El presente artículo tiene como finalidad una propuesta de un sistema de reconocimiento facial con técnicas de vivacidad para el control de accesos mediante redes neuronales. El principal enfoque se ha orientado a mejorar la seguridad del acceso un sistema a través de la aplicación de la inteligencia artificial en la biometría evitando cualquier tipo de fraudes y suplantación. Se utilizó Python junto con las siguientes bibliotecas como Tkinter, Cv2, Numpy, PIL, Imutils, Mediapipe, Os, Math, Dlib, Face-recognition, Csv, Tkcalendar y Bcrypt. Los resultados obtenidos al realizar 40 pruebas con una persona real fueron de un acierto de similitud del 82.11%, por otro lado, para verificar que la persona está realizando un reconocimiento en vivo, se realizaron 20 pruebas con la fotografía de esa persona, en este caso el sistema no permitía el ingreso ya que no se cumplía la verificación de vivacidad, concluyendo así que el sistema de reconocimiento es eficaz y garantiza una mayor seguridad en el control de acceso.
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Citas
N. Juan, M. Ciberdelincuencia, U. Realidad, R. Neira, and J. Manuel, “Universidad piloto de colombia. reyes ciberdelincuencia una realidad - virtual contada a medias,” 2024, accedido el 03 de Julio de 2024. [Online]. Available: https://repository.unipiloto.edu.co/bitstream/handle/20.500.12277/2784/ Trabajo%20de%20grado.pdf?sequence=1&isAllowed=y
F. Serratosa, “La biometría para la identificación de las personas,” 2024, accedido el 03 de Julio de 2024. [Online]. Available: https://sistemamid.com.ar/panel/uploads/biblioteca/2015-03-22_12-05-01117594.pdf#page=14&zoom=100
S. Chakraborty and D. Das, “An overview of face liveness detection,” arXiv.org, 2014, accedido el 03 de Junio de 2024. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1405.2227
A. Pérez del Barrio, P. Menéndez Fernández-Miranda, P. Sanz Bellón, L. Lloret Iglesias, and D. Rodíguez González, “Inteligencia artificial en radiología: introducción a los conceptos más importantes,” Radiología, vol. 64, no. 3, pp. 228–236, 2022, accedido el 1 de junio de 2024.
F. Serratosa, “La biometría para la identificación de las personas,” 2024, accedido el 1 de junio de 2024. [Online]. Available: https://sistemamid.com.ar/panel/uploads/biblioteca/2015-03-22_12-05-01117594.pdf
E. Jove Perez, J. L. Calvo Rolle, D. Urda Muñoz, A. Herrero Cosio, U. Zurutuza, and V. Casola, “Recent advances in the application of data science to industrial cybersecurity,” DYNA, vol. 96, no. 3, pp. 231–232, 2021.
J. Francisco, R. Veliz, M. Abelardo, and A. Ramírez, “Universidad nacional del callao estado del arte del aprendizaje automático relacionado con la lógica difusa’,” 2024, accedido el 1 de junio de 2024. [Online]. Available: https://repositorio.unac.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12952/5580/Informe%20Final-Ramirez%20Veliz-FIIS-2019.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Artola, J. Antonio, and P. Carrasco, “Interfaces gráficas de usuario con tk,” 2024, accedido el 1 de junio de 2024. [Online]. Available: https://idus.us.es/bitstream/handle/11441/89506/TFG-2402-ARTOLA.pdf?sequence=1&isAllowed=y#page=28&zoom=100
“Interfaces gráficas de usuario con tk,” 2024, accedido el 16 de junio de 2024. [Online]. Available: https://docs.python.org/es/3/library/tk.html
“Opencv: Introduction,” 2024, accedido el 16 de junio de 2024. [Online]. Available: https://docs.opencv.org/4.x/d1/dfb/intro.html
L. Gonzalez, “Librería numpy - aprende ia,” 2020, accedido el 16 de junio de 2024. [Online]. Available: https://aprendeia.com/libreria-de-python-numpy-machine-learning/
L. Chuquimarca Jimenez, S. Pinzon Tituana, and A. Rosales Pincay, “Detección de mascarilla para covid- 19 a través de aprendizaje profundo usando opencv y cascade trainer gui,” Revista Científica y Tecnológica UPSE, vol. 8, no. 1, pp. 68–73, 2021.
X. Teira, N. A. Guerra, G. Castillo, L. Muñoz, and N. González, “Detección de mascarillas utilizando reconocimiento facial,” Tecnología en Marcha, vol. 36, no. 8, pp. 57–65, 2023.
“os - interfaces misceláneas del sistema operativo - documentación de python - 3.10.13,” 2024, accedido el 16 de junio de 2024. [Online]. Available: https://docs.python.org/es/3.10/library/os.html
“math - funciones matemáticas - documentación de python - 3.10.13,” 2023, accedido el 16 de junio de 2024. [Online]. Available: https://docs.python.org/es/3.10/library/math.html
A. Tabassum et al., “Drowsiness and distraction detection system using python,” 2021, accedido el 16 de junio de 2024. [Online]. Available: https://www.irjmets.com/uploadedfiles/paper/volume3/issue_5_may_2021/11433/1628083464.pdf
A. Rosebrock, “Face recognition with opencv, python, and deep learning,” 2018, accedido el 16 de junio de 2024. [Online]. Available: https://pyimagesearch.com/2018/06/18/ face-recognition-with-opencv-python-and-deep-learning/
S. Latifi, Ed., 17th International Conference on Information Technology - New Generations (ITNG 2020). Cham: Springer International Publishing, 2020, accedido el 16 de junio de 2024.
“Mediapipe face mesh,” 2024, accedido el 1 de junio de 2024. [Online]. Available: https://github.com/google-ai-edge/mediapipe/wiki/MediaPipe-Face-Mesh
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