Sistema de reconocimiento facial para el control de accesos mediante Inteligencia Artificial

Jean Elias Manuel Reyes Campos; Christian Stephano Castañeda Rodríguez; Luis Daniel Alva Luján; Alberto Carlos Mendoza de los Santos

doi:10.48168/innosoft.s11.a78

Jean Elias Manuel Reyes Campos Universidad Nacional de Trujillo https://orcid.org/0000-0001-8635-4560
Christian Stephano Castañeda Rodríguez Universidad Nacional de Trujillo https://orcid.org/0000-0003-1409-7870
Luis Daniel Alva Luján Universidad Nacional de Trujillo https://orcid.org/0000-0003-1587-6366
Alberto Carlos Mendoza de los Santos Universidad Nacional de Trujillo https://orcid.org/0000-0002-0469-915X

DOI: 10.48168/innosoft.s11.a78

PURL: 42411/s11/a78

ARK: ark:/42411/s11/a78

Palabras clave: Control de acceso, Inteligencia Artificial, Redes Neuronales Convolucionales

Resumen

El presente artículo tiene como objetivo principal el desarrollo de un sistema que permita el reconocimiento facial de una persona para el control de accesos mediante Inteligencia Artificial. Para el desarrollo del sistema se tuvo como algoritmo Redes Neuronales Convolucionales, el cual es un modelo de reconocimiento. Así mismo se utilizó el lenguaje de programación Python y las librerías siguientes como Numpy, Os, OpenCV e Imutils para su implementación. Los resultados obtenidos según el acierto y utilizando un dataset de 450 imágenes por individuo son de un 88% aproximadamente en cuanto la predicción por persona, concluyendo que el sistema de reconocimiento es eficaz y tiene mayor eficiencia incrementando el tamaño de datasets generados por individuos.

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