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dc.contributor.advisorVillafuerte Serna, Rony
dc.contributor.authorInquiltupa Cortez, Patrick Antonio
dc.date.accessioned2024-10-09T22:00:50Z
dc.date.available2024-10-09T22:00:50Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.other253T20240915
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12918/9548
dc.description.abstractEn el presente estudio, el reconocimiento facial es una tecnología emergente que, además de su uso en la identificación de personas, puede extenderse al reconocimiento de animales y objetos. Este avance ha sido facilitado por el progreso continuo en el campo de la Inteligencia Artificial. Sin embargo, la implementación generalizada de estas tecnologías sigue siendo limitada por el alto costo de las cámaras de seguridad de ´ultima generación. La seguridad ciudadana ha sido una preocupación persistente, y el reconocimiento facial ofrece una vía para mejorar tanto la seguridad física como emocional de los individuos. El presente proyecto de investigación busca superar las limitaciones actuales desarrollando e implementando un sistema interno capaz de integrarse con una amplia gama de cámaras que una persona pueda tener, incluyendo cámaras integradas en laptops, webcams, dispositivos móviles, videocámaras, cámaras de seguridad IP y cámaras de seguridad WiFi. El propósito es facilitar el reconocimiento facial en diversos dispositivos, haciéndolo más accesible. El estudio también incluye una evaluación comparativa de varios algoritmos para la detección y el reconocimiento facial. Los resultados indicaron que el algoritmo Haar Cascades es altamente efectivo para la detección de rostros, mientras que el algoritmo LBPH Faces demostró una gran precisión en el reconocimiento facial. Ambos algoritmos mostraron un rendimiento sobresaliente en pruebas de transmisiones en vivo, destacando su eficacia y eficiencia.es_PE
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cuscoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectReconocimiento faciales_PE
dc.subjectAprendizaje automáticoes_PE
dc.subjectSeguridad ciudadanaes_PE
dc.subjectAlgoritmoes_PE
dc.titleImplementación de un sistema de reconocimiento facial basado en inteligencia artificial para la detección de intrusos con cámaras de seguridad convencionales en condominioses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.nameIngeniero Informático y de Sistemas
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Informática y Mecánica
thesis.degree.disciplineIngeniería Informática y de Sistemas
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
renati.author.dni70576116
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4607-522X
renati.advisor.dni23957778
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
renati.discipline612296
renati.jurorCandia Oviedo, Dennis Ivan
renati.jurorBaca Cardenas, Lino Aquiles
renati.jurorAlzamora Paredes, Robert Wilbert
renati.jurorChoque Soto, Vanessa Maribel
dc.publisher.countryPE


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