1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Licenciatura
3. Guanajuato
4. Instituto Tecnológico Superior de Abasolo (Licenciatura)
5. Ingeniería Mecatrónica

Titre:	Desarrollo de una interfaz gráfica para el reconocimiento de rostros
Auteur(s):	González Mosqueda, María Dolores Rodríguez Martínez, Rosa Kassandra
Date de publication:	2024-12-13
Editeur:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico Superior de Abasolo
Description:	La combinación de inteligencia artificial (IA) y Redes Neuronales Convolucionales (CNN) ha revolucionado la visión por computadora, permitiendo a las máquinas interpretar y comprender imágenes de manera inteligente. Estas tecnologías han demostrado un impacto significativo en una variedad de aplicaciones prácticas y están transformando fundamentalmente la forma en que se interactúa con el mundo digital y físico. Se desarrollo una interfaz gráfica intuitiva y de fácil acceso para mejorar el reconocimiento facial mediante la implementación de modelos de redes neuronales convolucionales con el lenguaje de programación Python. Para alcanzar este objetivo, se llevó a cabo la creación y procesamiento de una base de datos de imágenes de individuos, junto con la implementación de OpenCV para abordar los desafíos que presentan los algoritmos de visión. El proyecto se centró en mejorar la eficacia del reconocimiento facial y democratizar el acceso a esta tecnología, permitiendo que usuarios de diferentes niveles de habilidad puedan beneficiarse sin complicaciones. La combinación de inteligencia artificial y redes neuronales convolucionales está impulsando una revolución en la visión por computadora, transformando nuestra sociedad y nuestro mundo de formas nunca vistas. En dicho proyecto se utilizaron redes neuronales convolucionales y perceptrón multicapa como parte final del modelo que, con varias modificaciones en este, la normalización de las imágenes, y un exhaustivo entrenamiento se logró obtener un mejor desempeño de los resultados con un error debajo de 0.7 cercana a cero y una exactitud mayor al 0.95 cercana a 1. Resultando así un reconocimiento facial por medio de 3 técnicas que van desde el reconocimiento en una foto, video pre grabado y un video en vivo, existieron limitantes en cuanto a los videos en vivo, sin embargo los resultados fueron satisfactorios cumpliendo así el propósito del proyecto y sus respectivos objetivos con un reconocimiento en su totalidad de las personas ingresadas a la base de datos así como la creación de las interfaces graficas ayudando así a la manipulación de la captura y reconocimiento de rostros ingresados en la actualidad o en un futuro incremento de rostros.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Collection(s) :	Ingeniería Mecatrónica

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