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dc.contributor.advisordel Hoyo Alonso, Rafael-
dc.contributor.authordel Hoyo Alonso, Rafael-
dc.date.accessioned2023-09-29T10:41:09Z-
dc.date.available2023-09-29T10:41:09Z-
dc.date.issued2023-06-26-
dc.identifier.urihttps://repositorio.usj.es/handle/123456789/981-
dc.descriptionThis degree project proposes to design and implement an advanced access control system for enterprises using facial recognition algorithms and Deep Learning in an embedded hardware device. The system has been developed to overcome the limitations of conventional security methods based on physical or cryptographic keys, and instead, offer a solution that substantially improves the security and efficiency of the authentication process. The project explores the use of biometric facial recognition technologies, focusing on the application of Deep Learning techniques to ensure high accuracy and robustness in facial identification, even in challenging situations where the selection of the facial recognition algorithm and embedded hardware has been made after a thorough analysis of the current technology and considering both robustness and hardware requirements. The system that has been developed includes the implementation of a user management and control module, which allows the identification of multiple people, the administration of access rights and the secure storage of data in a database. In addition, to ensure its effectiveness and reliability, the system has undergone a rigorous testing and validation process. In summary, this project provides an innovative and effective solution, using artificial intelligence, to improve the security of access to corporate facilities. This project demonstrates the great potential of facial recognition technology and Deep Learning in the field of security.en_US
dc.description.abstractEste proyecto de grado propone diseñar e implementar un sistema de control de acceso avanzado para empresas mediante el uso de algoritmos de reconocimiento facial y Deep Learning en un dispositivo hardware embebido. El sistema ha sido desarrollado para superar las limitaciones de los métodos de seguridad convencionales basados en claves físicas o criptográficas, y en su lugar, ofrecer una solución que mejore sustancialmente la seguridad y eficiencia del proceso de autenticación. El proyecto explora el uso de tecnologías biométricas de reconocimiento facial, centrándose en la aplicación de técnicas de Deep Learning para garantizar una alta precisión y robustez en la identificación facial, incluso en situaciones desafiantes donde la selección del algoritmo de reconocimiento facial y el hardware integrado se ha realizado después de un análisis exhaustivo de la tecnología actual y teniendo en cuenta tanto la robustez como los requisitos de hardware. El sistema que ha sido desarrollado incluye la implementación de un módulo de gestión y control de usuarios, que permite la identificación de múltiples personas, la administración de los derechos de acceso y almacenar datos de forma segura en una base de datos. Además, con objetivo de asegurar su eficacia y confiabilidad, el sistema se ha sometido a un riguroso proceso de prueba y validación. En resumen, este proyecto proporciona una solución innovadora y eficaz, mediante el uso de inteligencia artificial, para mejorar la seguridad de acceso a las instalaciones corporativas. Con este proyecto se demuestra el gran potencial de la tecnología de reconocimiento facial y Deep Learning en el campo de la seguridad.en_US
dc.format.extent80 p.en_US
dc.format.mimetypeapplication/pdfen_US
dc.language.isospaen_US
dc.relation.requiresAdobeen_US
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleSistema de control de acceso para empresas mediante el uso de reconocimiento facialen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen_US
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.contributor.affiliationUniversidad San Jorgeen_US
Appears in Collections:Grado en Ingeniería Informática

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