Title: Redes neuronales de aprendizaje profundo para el reconocimiento facial y control de acceso de estudiantes a un laboratorio
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00
Issue Date: 2019
Institution: Universidad Ricardo Palma - URP
Abstract: Las redes neuronales convolucionales (CNN siglas en inglés) de aprendizaje profundo
han demostrado en los últimos años una gran capacidad para resolver problemas de
clasificación de imágenes, gracias al aprendizaje que realizan con millones de datos que
se pueden encontrar en diferentes motores de almacenamiento en el internet. Asimismo,
el reconocimiento facial representa un importante campo de aplicación desde hace
algunos años y actualmente, por su diversificación en aplicaciones que van desde la
mejora de la seguridad, programas digitales de telefonía celular y aplicaciones
industriales. Por lo cual, este trabajo tuvo como objetivo la implementación de una red
neuronal convolucional de aprendizaje profundo, para el reconocimiento facial y el
control de acceso de estudiantes de la carrera de Ingeniería Mecatrónica; para esto, la
metodología empleada consistió en el entrenamiento de la red neuronal, con el propósito
de extraer los datos relevantes de los rasgos faciales en las fotografías tomadas al grupo
de estudiantes, y cuando se probó con un nuevo grupo de fotos de las mismas personas,
se consiguió el reconocimiento de las personas. La muestra utilizada fue de 426
fotografías correspondiente a 14 alumnos que utilizaron el Laboratorio de Control en el
semestre 2019-I; igualmente, el software empleado para el entrenamiento de la red fue
el MATLAB y su Toolbox Deep Learning. Así como también, se realizaron diferentes
pruebas para la selección de la red, iniciando con una capa de convolución, luego dos, y
finalmente tres capas, las cuales otorgaron los siguientes porcentajes de precisión
15.63%, 94.00% y 67.13% , respectivamente. De esta manera, se optó por elegir la red
neuronal con dos capas de convolución, de 16 y 32 filtros, para realizar el
reconocimiento facial.
Discipline: Ingeniería Electrónica
Grade or title grantor: Universidad Ricardo Palma. Facultad de Ingeniería. Escuela Profesional de Ingeniería Electrónica
Grade or title: Ingeniero Electrónico
Register date: 18-Nov-2020