Vol. 3 Núm. 2 (2023): BIOTECH & ENGINEERING
Artículos

La Optimización de sistema de control de asistencia de personal con reconocimiento facial basado en redes neuronales

Benjamin Alza
Universidad Nacional de Trujillo
David Esparza
Universidad Nacional de Trujillo
Piero Varas
Universidad Nacional de Trujillo
Alberto Mendoza de los Santos
Universidad Nacional de Trujillo
Biografía

Publicado 2023-07-31

Palabras clave

  • Reconocimiento facial,
  • Inteligencia artificial,
  • Redes neuronales,
  • Control de accesos,
  • Desarrollo de software

Cómo citar

Rojas Alza, A. B., Esparza Sánchez, D. E., Varas Zurita, P. L., & Mendoza de los Santos, A. C. (2023). La Optimización de sistema de control de asistencia de personal con reconocimiento facial basado en redes neuronales. Revista Científica: BIOTECH AND ENGINEERING, 3(2). https://doi.org/10.52248/eb.Vol3Iss2.102

Resumen

El presente artículo tiene como finalidad una propuesta de software de un sistema de reconocimiento facial basado en redes neuronales desarrollado en Python e implementado con bases de datos. Su principal enfoque se ha orientado a registrar y controlar la asistencia del personal administrativo de la institución de educación superior “Universidad Nacional de Trujillo” a través de la tecnología biométrica, es decir, utilizando datos físicos únicos de cada individuo como lo es el reconocimiento facial. Tiene como finalidad evitar todo tipo de fraudes y suplantación, así como optimizar el proceso que conlleva el uso del mismo. De igual manera, tiene la capacidad de generar reportes para su análisis correspondiente lo cual genera información útil para la implementación en las diferentes áreas de la organización, así como en los procesos de las mismas. Se implementaron diferentes bibliotecas de Python tales como OpenCV, Numpy, Matplotlib, Pyodbc que ayudaron a cumplir el desarrollo de los principales requerimientos del software. El principal objetivo incurre en la mejora de la eficiencia de la gestión del control de personal utilizando las tecnologías de Inteligencia Artificial y análisis de datos biométricos.