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dc.contributor.advisorCohello Aguirre, Rogelio Gonzalo
dc.contributor.authorChavez Vasquez, Nicolas
dc.contributor.authorValentin Arana, Armando Jean Pierre
dc.date.accessioned2023-04-14T15:09:04Z
dc.date.available2023-04-14T15:09:04Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/111492
dc.description.abstractEl uso de Sistemas de Reconocimiento Facial con aprendizaje profundo ha cobrado mucha fuerza en los últimos años, esto es debido a la seguridad y accesibilidad que nos brinda para los diferentes procesos que pueden existir en una empresa, institución educativa, etc. A pesar de haber aumentado su uso estos últimos años, todavía hay un cierto grado de desconocimiento o incertidumbre en su aplicación puesto que los avances tecnológicos son cada vez más rápidos y muchas veces los códigos y aplicaciones experimentan cambios o modificaciones en tiempos cada vez más cortos. Es por ello que en el presente trabajo desarrollamos un Sistema de Reconocimiento Facial con aprendizaje profundo de control de acceso para el almacén de la Clínica Multident Buenos Aires, en la cual nos permitirá poder llevar un mejor control de las personas que tienen acceso y las que no están autorizadas de ingresar al almacén y poder evitar pérdidas de materiales odontológicos. Este proyecto ha sido implementado bajo la metodología XP ya que nos permite poder tener una respuesta rápida a los cambios que puedan ocurrir durante el proceso, de igual manera se utilizó para el reconocimiento facial el aprendizaje profundo puesto que nos permite tener una mejor precisión para los rostros a identificar. Finalmente se obtiene que el aplicativo redujo significativamente la perdida de materiales, también se redujo significativamente el ingreso de personas no autorizadas al almacén que muchas veces generaban molestia a los dueños de la Clínica.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectAprendizaje profundoes_PE
dc.subjectReconocimiento faciales_PE
dc.subjectSistema de control internoes_PE
dc.titleSistema de reconocimiento facial con aprendizaje profundo para el control de acceso del almacén, en la Clínica Multident Buenos Aires, 2022es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
dc.description.sedeAtees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería de Sistemases_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistema de Información y Comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni07634626
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5526-5231es_PE
renati.author.dni41401083
renati.author.dni74885113
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorChavez Pinillos, Frey Elmer
renati.jurorAngeles Pinillos, Daniel Orlando
renati.jurorCohello Aguirre, Rogelio Gonzalo
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.description.ligTecnologías de la información y comunicaciónes_PE
dc.description.rsuDesarrollo económico, empleo y emprendimientoes_PE
dc.description.odsIndustria, innovación e infraestructuraes_PE


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