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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8649Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | González Mosqueda, María Dolores | - |
| dc.contributor.author | Rodríguez Martínez, Rosa Kassandra | - |
| dc.creator | González Mosqueda, María Dolores#GOMD010621MGTNSLA0 | - |
| dc.creator | Rodríguez Martínez, Rosa Kassandra#ROMR010324MGTDRSA5 | - |
| dc.date.accessioned | 2024-12-09T20:23:41Z | - |
| dc.date.available | 2024-12-09T20:23:41Z | - |
| dc.date.issued | 2024-12-13 | - |
| dc.identifier.uri | https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8649 | - |
| dc.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. | es_MX |
| dc.language.iso | spa | es_MX |
| dc.publisher | Tecnológico Nacional de México | es_MX |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_MX |
| dc.subject | info:eu-repo/classification/cti/7 | es_MX |
| dc.title | Desarrollo de una interfaz gráfica para el reconocimiento de rostros | es_MX |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_MX |
| dc.contributor.director | Aztatzi Pluma, Dalyndha#AAPD851110Q89 | - |
| dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_MX |
| dc.publisher.tecnm | Instituto Tecnológico Superior de Abasolo | es_MX |
| Appears in Collections: | Ingeniería Mecatrónica | |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Desarrollo de una interfaz gráfica para el reconocimiento de rostros.pdf | Desarrollo de una interfaz gráfica para el reconocimiento de rostros | 1.69 MB | Adobe PDF | View/Open |
| LICENCIA MARIA DOLORES GONZALEZ Y ROSA KASSANDRA RODRIGUEZ.pdf Until 9999-12-31 | Licencia de uso de obra MDGM y RKRM | 107.12 kB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
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