dc.contributor.advisor | Quinteros Navarro, Dino Michael | |
dc.contributor.author | Valverde Felipe, John Carlos | |
dc.date.accessioned | 2025-01-23T17:31:19Z | |
dc.date.available | 2025-01-23T17:31:19Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12692/157736 | |
dc.description.abstract | El uso de sistemas de reconocimiento facial impulsados por IA para el control de
acceso y seguridad proporciona una solución eficiente, segura y conveniente que
puede beneficiar significativamente a las empresas, protegiendo sus activos,
optimizando la operación y mejorando la experiencia del usuario. Este sistema
de reconocimiento facial basado en inteligencia artificial utiliza cámaras para
capturar y procesar imágenes faciales, extrayendo características únicas como la
forma de los ojos y la nariz. Estas características se comparan con una base de
datos para verificar la identidad. Esto mejora la seguridad en los accesos al
eliminar la necesidad de contraseñas y tarjetas, y es eficiente para grandes
volúmenes de personas. La tecnología de aprendizaje profundo se ha
desarrollado rápidamente en los últimos años y se ha aplicado con éxito en
muchos campos, incluido el reconocimiento facial que es utilizado en muchos
escenarios hoy en día, incluidos sistemas de control de seguridad, gestión
de control de acceso, gestión de salud y seguridad, monitoreo de
asistencia de empleados, control fronterizo automático y pago por escaneo
facial, (Hwang et al., 2023, p. 1). En ese sentido, la revisión debe contener lo
siguiente: método de análisis, bases teóricas, clasificación de los modelos de
predicción de rendimiento de pago y análisis de los tópicos en función de las
preguntas formulada. | 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 | Control de acceso | es_PE |
dc.subject | Seguridad | es_PE |
dc.subject | Reconocimiento facial | es_PE |
dc.subject | Inteligencia | es_PE |
dc.title | Sistema de reconocimiento facial para el control de acceso y seguridad haciendo uso de la IA: una revisión de literatura | 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 | Bachiller en Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.description.sede | Lima Norte | es_PE |
dc.description.escuela | Escuela de Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Sistema de Información y Comunicación | es_PE |
renati.advisor.dni | 41567782 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-8174-8771 | es_PE |
renati.author.dni | 45231425 | |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.juror | Quinteros Navarro, Dino Michael | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#bachiller | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigacion | 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 | Biodiversidad, cambio climático y calidad ambiental | es_PE |
dc.description.rsu | Desarrollo económico, empleo y emprendimiento | es_PE |
dc.description.ods | Trabajo decente y crecimiento económico | es_PE |
dc.description.modality | PRESENCIAL | es_PE |