Registro de asistencia de alumnos por medio de reconocimiento facial utilizando visión artificial

Abstract

En algunos países desarrollados tienen sistemas de control de asistencia para el personal que trabaja en la industria, sector público y privado, los mismos que sirven para verificar la asistencia de cierto trabajador y salida del mismo. Esto ha llevado a diseñar sistemas de control para abrir o cerrar puertas. En todas las instituciones existe la necesidad de llevar un exhaustivo control de la asistencia del personal, conociendo el tiempo que ha dedicado para cada actividad a lo largo de su jornada laboral y para lo cual se utilizan diferentes tipos de metodologías que permitan controlar esto, acordes a las situaciones económicas y tecnológicas que presentan. Con un mercado cada vez más competitivo y globalizado, las empresas e industrias se han visto obligadas a desarrollar métodos más eficientes que los tradicionales en el control de asistencia de su personal. En la actualidad se tiene la versatilidad de la tecnología de visión artificial utilizada en tareas de verificación y comparación de imágenes, para en lo posterior realizar el control de asistencia de personal en empresas, industrias, sector educativo, etc. El presente proyecto fue realizado en busca de otra opción para hacer el registro de asistencia de los alumnos por medio del reconocimiento facial. Además se utilizó redes neuronales artificiales en especial se hizo un análisis con la red neuronal de Histograma de Gradientes orientados HOG y la red neuronal CNN que significa Convolución de redes Neuronales. Se deja planteado como proyecto para su posterior uso en la o las universidades, en caso particular se plantearía a la Universidad de las Fuerzas Armadas Espe extensión Latacunga. Las ventajas de utilizar este proyecto con la aplicación de redes neuronales artificiales es que están basadas en la estructura del sistema nervioso especialmente relacionadas con la funcionalidad del cerebro, una red neuronal artificial tiene la facilidad de aprender mediante un buen entrenamiento, esto consiste en ingresar datos a la entrada y obtener óptimos resultados a la salida. Una red neuronal maneja los datos internamente y los organiza de forma adecuada dejando libre al usuario de este trabajo. Esta red es tolerable a cualquier falla que se pueda originar porque su almacenamiento es de forma redundante y podría seguir trabajando aun si existiera alguna falla. En cuanto a la flexibilidad puede manejar cambios que se pueden originar en la información de entrada, dichos cambios puede ser ruido o perturbaciones. Y la ventaja más relevante es que si se trabaja con computadoras y algún dispositivo electrónico especial se puede obtener respuestas en tiempo real, porque la estructura de una red neuronal artificial es en paralelo