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Sistema de reconocimiento facial con aprendizaje profundo para el control de acceso del almacén, en la Clínica Multident Buenos Aires, 2022
dc.contributor.advisor | Cohello Aguirre, Rogelio Gonzalo | |
dc.contributor.author | Chavez Vasquez, Nicolas | |
dc.contributor.author | Valentin Arana, Armando Jean Pierre | |
dc.date.accessioned | 2023-04-14T15:09:04Z | |
dc.date.available | 2023-04-14T15:09:04Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/111492 | |
dc.description.abstract | El 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.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UCV | es_PE |
dc.source | Universidad César Vallejo | es_PE |
dc.subject | Aprendizaje profundo | es_PE |
dc.subject | Reconocimiento facial | es_PE |
dc.subject | Sistema de control interno | es_PE |
dc.title | Sistema de reconocimiento facial con aprendizaje profundo para el control de acceso del almacén, en la Clínica Multident Buenos Aires, 2022 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitectura | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
dc.description.sede | Ate | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Sistema de Información y Comunicaciones | es_PE |
renati.advisor.dni | 07634626 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-5526-5231 | es_PE |
renati.author.dni | 41401083 | |
renati.author.dni | 74885113 | |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.juror | Chavez Pinillos, Frey Elmer | |
renati.juror | Angeles Pinillos, Daniel Orlando | |
renati.juror | Cohello Aguirre, Rogelio Gonzalo | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.description.lig | Tecnologías de la información y comunicación | es_PE |
dc.description.rsu | Desarrollo económico, empleo y emprendimiento | es_PE |
dc.description.ods | Industria, innovación e infraestructura | es_PE |
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