| Revista: | Innovación y software |
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| Número de sistema: | 000548822 |
| ISSN: | 2708-0935 |
| Autores: | Reyes Campos, Jean Elias Manuel1 Castañeda Rodríguez, Christian Stephano1 Alva Luján, Luis Daniel1 Mendoza de los Santos, Alberto Carlos1 |
| Instituciones: | 1Universidad Nacional de Trujillo, |
| Año: | 2023 |
| Volumen: | 4 |
| Número: | 1 |
| Paginación: | 24-36 |
| País: | Perú |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | The main objective of this article is the development of a system that allows the facial recognition of a person for access control through Artificial Intelligence. For the development of the system, the Convolutional Neural Networks algorithm was used, which is a recognition model. Likewise, the Python programming language and the following libraries such as Numpy, Os, OpenCV and Imutils were used for its implementation. The results obtained according to the hit and using a dataset of 4500 images are approximately 88% in terms of the prediction per person, concluding that the recognition system is effective and has greater efficiency by increasing the size of datasets generated by individuals. |
| Resumen en español | El presente artículo tiene como objetivo principal el desarrollo de un sistema que permita el reconocimiento facial de una persona para el control de accesos mediante Inteligencia Artificial. Para el desarrollo del sistema se tuvo como algoritmo Redes Neuronales Convolucionales, el cual es un modelo de reconocimiento. Así mismo se utilizó el lenguaje de programación Python y las librerías siguientes como Numpy, Os, OpenCV e Imutils para su implementación. Los resultados obtenidos según el acierto y utilizando un dataset de 450 imágenes por individuo son de un 88% aproximadamente en cuanto la predicción por persona, concluyendo que el sistema de reconocimiento es eficaz y tiene mayor eficiencia incrementando el tamaño de datasets generados por individuos. |
| Palabras clave: | Control de acceso, Inteligencia Artificial, Redes Neuronales Convolucionales |
| Keyword: | Access Control, Artificial Intelligence, Convolutional Neural Networks |
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