Diseño e implementación de un sistema de reconocimiento facial utilizando software e interfaces con alerta remota para dispositivos móviles

Abstract

Entre marzo del 2016 y el 24 de enero 2019 se registraron a nivel nacional 2.539 delincuentes con orden de captura por el Ministerio del interior (MININTER), donde solo fueron capturados 1413 y 1126 se encontraron en libertad generando inseguridad ciudadana en el Perú, siendo el 25.5% de la población entre 15 y más años en algún momento han sido víctimas por aquellos criminales que se encuentran libres por alguna modalidad delictiva. Debido a las razones anteriores, es necesario reducir el índice de inseguridad ciudadana en la sociedad. Así mismo, el estado destina dinero en programa de recompensa por delincuentes con orden de captura, generándose comunicación de diversa índole, inclusive información inexacta y por ende movilizando a la policía de manera innecesaria, impactando en el gasto de recursos. La presente investigación tiene como objetivo realizar Diseño e Implementación de un Sistema de Reconocimiento Facial utilizando Software e Interfaces con alerta remota para dispositivos móviles. Así mismo, se realizará comparativas de imágenes faciales en tiempo real con las imágenes faciales almacenadas, detectando si existe similitud con la base de datos, donde podrá hacer uso del lenguaje de programación Python, también empleándose el algoritmo Local Binary Patterns Histogram (LBPH). Aplicado en aprendizaje profundo estando incluido en la librería CV2 utilizando la Jetson nano como placa base para el procesado del software y como hardware se implementará la Cámara Raspberry PI REV 1.3 para el reconocimiento facial de delincuentes con orden de captura que tendrá como alerta remota mediante un mensaje de texto a un dispositivo vinculado.

Between March 2016 and January 24, 2019, 2,539 criminals were registered nationwide with an arrest warrant by the Ministry of the Interior (MININTER), where only 1,413 were captured and 1,126 were found free, generating citizen insecurity in Peru, being the 25.5% of the population between 15 years of age and older have at some point been victims of those criminals who are free for some type of crime. Due to the above reasons, it is necessary to reduce the rate of citizen insecurity in society. Likewise, the state allocates money in a reward program for criminals with an arrest warrant, generating communication of various kinds, including inaccurate information, and therefore mobilizing the police unnecessarily, impacting the expenditure of resources. The objective of this research is to carry out the Design and Implementation of a Facial Recognition System using Software and Interfaces with remote alert for mobile devices. Likewise, it will make comparisons of facial images in real time with the stored facial images, detecting if there is similarity with the database, where it can use the Python programming language, also using the LOCAL BINARY PATTERNS HISTOGRAM (LBPH) algorithm. Applied in deep learning, being included in the CV2 library using the Jetson Nano as a motherboard for software processing and as hardware, the Raspberry PI REV 1.3 Camera will be implemented for the facial recognition of criminals with an arrest warrant that will be used as a remote alert through a text message to a linked device.