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Título :	Sistema de reconocimiento facial con redes neuronales para la toma de asistencia en aulas de clase Facial recognition system with neural networks for taking assistance in classrooms
Autor :	Lobo Quintero, René Alejandro https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001007017 https://scholar.google.es/citations?hl=es#user=9vJhVRoAAAAJ https://orcid.org/0000-0003-2989-5357 Grupo de Investigación Preservación e Intercambio Digital de Información y Conocimiento - Prisma
Palabras clave :	Perception of faces;Facial recognition;Neural Networks;Computers;Artificial intelligence;Systems Engineering;Investigations;Analysis;Artificial vision;Automation;Neural networks;Artificial intelligence;Percepción de caras;Reconocimiento facial;Redes neuronales;Computadores;Inteligencia artificial;Ingeniería de sistemas;Investigaciones;Análisis;Inteligencia artificial;Redes neuronales;Automatización;Visión artificial
Editorial :	Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB Facultad Ingeniería Pregrado Ingeniería de Sistemas
Descripción :	Debido al aumento de estudiantes en la universidad y el gran tamaño de los cursos, en especial los de cátedra de la facultad de medicina, se evidencia la necesidad de agilizar el proceso de toma de asistencia de los estudiantes y docentes. En este trabajo se especifican los requerimientos de un sistema de reconocimiento facial para la toma de asistencia automatizada en aulas de clase basado en redes neuronales convolucionales y se muestran resultados del desempeño del sistema en un aula de clase de la Universidad Autónoma de Bucaramanga. 1. INTRODUCCIÓN 4 2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 5 3. PLANTEAMIENTO DE LA SOLUCIÓN 6 4. OBJETIVOS 8 4.1. OBJETIVO GENERAL 8 4.2. OBJETIVOS ESPECIFICOS 8 5. RESULTADOS ESPERADOS 8 5.1. Objetivo específico 1 8 5.2. Objetivo específico 2 8 5.3. Objetivo específico 3 8 5.4. Objetivo específico 4 9 5.5. Objetivo específico 5 9 6. ESTADO DEL ARTE 10 7. MARCO TEORICO 22 7.1. Framework 22 7.2. Red neuronal 22 7.3. CNN 22 7.4. Darknet 23 7.5. Código QR 23 7.6. Zigbee 24 7.7. Minucia 24 7.8. Haar Features 24 7.9. Viola Jones 26 7.10. PCA (Principal Component Analysis) 26 7.11. LDA (Linear Discriminant Analysis) 27 7.12. DCT (Discrete Cosine Transform) por bloques 27 7.13. Raspberry 28 8. METODOLOGÍA 29 9. RESULTADOS OBTENIDOS 31 9.1. Objetivo específico 1 31 9.2. Objetivo específico 2 36 9.3. Objetivo específico 3 39 9.4. Objetivo específico 4 44 9.5. Objetivo específico 5 45 10. Conclusiones 53 11. REFERENCIAS 56 12. Anexos 59 Pregrado Due to the increase in students at the university and the large size of the courses, especially those of the faculty of medicine, the need to speed up the process of taking attendance of students and teachers is evident. In this work, the requirements of a facial recognition system for automated attendance taking in classrooms based on convolutional neural networks are specified and results of the performance of the system in a classroom of the Universidad Autónoma de Bucaramanga are shown.
URI :	http://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/22408
Otros identificadores :	http://hdl.handle.net/20.500.12749/1315 instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB reponame:Repositorio Institucional UNAB
Aparece en las colecciones:	Instituto de Estudios Políticos - IEP - Cosecha

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