Control de asistencia mediante visión por computadora

Este trabajo presentó un sistema de toma de asistencia mediante reconocimiento facial, desarrollado para aplicarse en entornos académicos. Durante el desarrollo se cumplieron todos los objetivos específicos: se caracterizaron los datos de entrada, se evaluaron y compararon distintos modelos de detección e identificación facial, y se implementó una plataforma web funcional. Para la detección se analizaron modelos como OpenCV, MTCNN, RetinaFace y AWS Rekognition, mientras que para la identificación se evaluaron ArcFace, VGG-Face, FaceNet y Rekognition, siendo este último el seleccionado por su alta precisión y bajo tiempo de respuesta. El sistema, construido con un backend en Python, frontend en React y una base de datos MySQL, permite capturar imágenes desde una cámara IP, reconocer automáticamente los rostros, activar los toggles de asistencia en la interfaz, y almacenar los registros. Se realizó un análisis experimental variando parámetros como resolución, brillo, antigüedad de las fotos y umbral de similitud, concluyendo que usar fotos recientes, resolución baja y un umbral del 35% mejora el desempeño del modelo. Además, se determinó que al capturar al menos 10 imágenes por sesión se logra un equilibrio entre precisión y eficiencia. El sistema fue probado en 8 sesiones reales con 44 estudiantes, alcanzando un F1-Score del 90%, validado mediante pruebas de hipótesis con un test t de Student, lo que demuestra la confiabilidad del sistema bajo las condiciones establecidas.

• Autores: Guzmán Pava, Eduardo Andrés; Maldonado Barrera, Jhonatan Andrés
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/13376
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/13376
• Palabra clave: Identificación facial; Visión por computadora; Control de asistencia; Inteligencia artificial; Control de variables; Facial identification; Computer vision; Artificial Intelligence; Attendance Control; Variable control
• License: Universidad del Norte