Solución Tecnológica De Reconocimiento Facial Para La Identificación De Personas
Una nueva tecnología que ha demostrado ser efectiva y precisa en la identificación de personas es, hoy en día, el reconocimiento facial. Esta tecnología, al utilizarse con cámaras IP proporciona un sistema de control de acceso muy efectivo y práctico. Además, este sistema es capaz de aprender y mejorar su capacidad de reconocimiento facial a lo largo del tiempo mediante el uso de redes neuronales, lo que conduce a una mayor precisión y una menor tasa de falsos positivos en el campo. Así, este artículo presenta un sistema de reconocimiento facial utilizando redes neuronales, para el monitoreo y gestión de accesos para personas en pequeñas y medianas empresas (PYMES); con el uso de cámaras IP para la versatilidad del seguimiento continuo a las personas que circulen en las zonas restringidas. Asimismo, se analizan los problemas de seguridad frecuentes en estos entornos y se proponen soluciones a través de la implementación del sistema presentado. Al final, los resultados obtenidos evidencian que el sistema proporciona una solución eficaz y segura para el monitoreo y control de acceso de personas en áreas restringidas de pequeñas y medianas empresas (PYMES). Su capacidad de identificación precisa, combinada con la eliminación de barreras y la conveniencia para los usuarios, mejora significativamente la seguridad y la experiencia de uso.A new technology that has proven to be effective and accurate in identifying people today is facial recognition. This technology, when used with IP cameras, provides a very effective and practical access control system. Moreover, this system is able to learn and improve its facial recognition capability over time through the use of neural networks, leading to higher accuracy and a lower false positive rate in the field. Thus, this paper shows a face recognition system, based on neural networks, for monitoring and controlling access of people in SMEs (small and medium-sized enterprises); utilizing IP cameras for the versatility of continuous tracking to people circulating in restricted areas. On the other hand, common security problems that are identified in these environments are addressed and solutions are offered through the implementation of the proposed system. Finally, the results obtained demonstrate that the system offers an efficient and secure solution for monitoring and controlling access of people in restricted areas of small and medium-sized enterprises (SMEs). Its accurate identification capability, combined with the elimination of barriers and convenience for users, significantly improves security and user experience.
Reconocimiento facial, Control de acceso, Redes neuronales, Inteligencia artificial, Sistema de reconocimiento facial, Facial recognition, Access control, Neural networks, Artificial intelligence, Facial recognition system.
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
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