Modelo de reconocimiento facial con redes neuronales: un enfoque de visión por computador

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dc.contributor.advisorMontero Bermúdez, Eduardo José
dc.contributor.authorMolina Guaján, Luis Tarquino
dc.date.accessioned13/01/2025 9:58
dc.date.available13/01/2025 9:58
dc.date.issued2024
dc.description.abstractLa inteligencia artificial ha emergido como una herramienta crucial en la mejora de la seguridad informática. Este estudio se centra en la implementación de un modelo de redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando TensorFlow para identificar individuos a partir de imágenes faciales, evaluando su utilización como un segundo factor de autenticación en sistemas computacionales. El objetivo general de este estudio es implementar un modelo de inteligencia artificial basado en redes neuronales convolucionales (CNN) utilizando la librería TensorFlow para técnicas de reconocimiento facial, con un enfoque en explorar y analizar el desempeño de estas redes dentro del campo de la visión por computador. Se adoptó un enfoque cuantitativo con un diseño experimental Cuasiexperimental. La unidad de análisis fue un conjunto de imágenes faciales, para lo cual se utilizó un clasificador de rostros pre-entrenado, haarcascade_frontalface. Se utilizaron métodos de regularización, ajustes en los hiperparámetros y la manipulación de variables independientes, con el fin de optimizar tanto la precisión (precision) como la adaptabilidad del modelo ante diferentes condiciones. El principal hallazgo revela que el modelo final, alcanzó una precisión (precision) del 98%, demostrando una sólida capacidad para adaptarse y responder a diferentes variaciones en los datos. Los resultados sugieren que las redes neuronales convolucionales (CNN) podrían tener un gran potencial para mejorar la seguridad en sistemas de autenticación, dada su capacidad para procesar y reconocer patrones faciales complejos. Al ajustar cuidadosamente los hiperparámetros y aplicar técnicas de regularización, el modelo desarrollado mostró una precisión (precision) notable y una capacidad de generalización que lo hacen prometedor para su implementación en entornos donde la seguridad es crítica. Estos hallazgos podrían abrir la puerta a futuras investigaciones y aplicaciones en sistemas de autenticación basados en redes neuronales convolucionales (CNN).
dc.id.advisor1715237051
dc.id.author1714731534
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/45107
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Quito
dc.subjectReconocimiento facial (Informática)
dc.subjectRedes neuronales (Computadores)
dc.subjectVisión por computador
dc.subjectSeguridad informática
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subjectTensorFlow
dc.titleModelo de reconocimiento facial con redes neuronales: un enfoque de visión por computador
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Trabajo de Titulación - Maestría / Molina Guaján Luis Tarquino
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