Browsing by Subject "Biometrics"

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    Identificación de pasajeros para el cobro de tarifas en transporte terrestre intermunicipal en Colombia
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2020) Vidal Zuñiga, Jair Hernando; Álvarez Vargas, Gloria Inés
    Este trabajo de grado permite abordar una problemática que sucede a menudo en el transporte público intermunicipal y tiene que ver con el cobro de tarifas excesivas cuando un usuario toma el vehículo en un punto intermedio del recorrido y se baja antes que éste llegue a su destino final. En este contexto es necesario identificar al pasajero que se baja y saber dónde inició su recorrido previamente; esto, permite establecer la cantidad de kilómetros recorridos con el fin de calcular el costo que debe cancelar el usuario al llegar a su destino y notificar el valor a pagar por el servicio prestado. El objetivo de este trabajo de grado fue desarrollar un prototipo funcional que permita identificar al pasajero a través de técnicas de biometría, calculando el costo de la tarifa y notificando el valor que debe cancelar el usuario al finalizar su viaje. Se aplicaron todas las etapas de desarrollo de software y fue implementado utilizando el lenguaje de programación Python versión 3.7.2, utilizando conceptos de programación orientada a objetos y patrones de diseño; adicionalmente, contó con un repositorio de código Git. El prototipo cuenta con 3 componentes de software, que vale la pena destacar, los cuales son: un componente que controla la captura de imágenes, un componente que identifica al pasajero; un componente que permite calcular la tarifa con base a la distancia recorrida por el usuario y el componente que permite notificar al pasajero acerca del valor a cancelar. Con una base de datos de imágenes diversa, se realizan diferentes pruebas y con los resultados se obtuvo que el algoritmo de patrones binarios locales utilizado en el reconocimiento facial disminuye su efectividad cerca del 20% debido a cambios en la captura de la imagen o la posición del rostro.
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    Sistema de reconocimiento facial en tiempo real orientado al control de acceso empresarial
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2024) Olier Olier, Jesús Rafael; Barrios Rodríguez, Andrés David; Forero Vargas, Manuel Guillermo
    El documento aborda el desarrollo e implementación de un sistema de reconocimiento facial basado en inteligencia artificial, diseñado para optimizar el control de acceso en un entorno minero caracterizado por condiciones adversas. Este proyecto, implementado en un entorno minero, representa una solución tecnológica que combina modelos avanzados de aprendizaje profundo y estadístico con estrategias eficientes de procesamiento de datos, adaptadas específicamente al contexto industrial. En primera instancia, se definieron los requisitos del sistema considerando la infraestructura tecnológica disponible, incluyendo cámaras de vigilancia de alta resolución y servidores con capacidades de GPU. A partir de este análisis, se establecieron métricas de rendimiento, tales como precisión, tasa de error y tiempo de respuesta, garantizando un marco evaluativo sólido. El proyecto evaluó cuatro modelos principales: Red Siamesa, FisherFaceRecognizer, LBPH Face Recognizer y Eigen Face Recognizer. Cada uno de ellos fue configurado, entrenado y probado bajo las mismas condiciones para asegurar una comparación justa, revelando que la Red Siamesa ofreció el mejor desempeño en términos de precisión (95.4%), mientras que los modelos estadísticos destacaron en tiempos de respuesta. Además, se implementaron técnicas fundamentales de procesamiento de imágenes, como la conversión a escala de grises, escalado uniforme y normalización, para mejorar la calidad de los datos de entrada. El uso de aceleración por GPU permitió reducir los tiempos de entrenamiento y predicción, optimizando la eficiencia general del sistema. Asimismo, se desarrollaron estrategias para mitigar errores críticos, como los falsos positivos y negativos, mediante ajustes de umbrales, aumentación de datos y optimización del preprocesamiento. Los resultados obtenidos demuestran que el sistema propuesto no solo cumplió con los objetivos específicos planteados, sino que también establece un precedente para la implementación de tecnologías de inteligencia artificial en entornos industriales. La integración de algoritmos robustos, procesamiento eficiente y gestión de errores asegura un sistema confiable y adaptable a condiciones cambiantes, contribuyendo significativamente a la seguridad y eficiencia operativa de la empresa minera.