Diseño de un sistema de reconocimiento facial y localización de personas basado en cloud computing
| dc.contributor.advisor | Perdomo Charry, Cesar Andrey | |
| dc.contributor.author | Hernández Cordón, Mónica Tatiana | |
| dc.contributor.author | Orjuela Orjuela, Andrés Felipe | |
| dc.date.accessioned | 2025-05-27T02:46:59Z | |
| dc.date.available | 2025-05-27T02:46:59Z | |
| dc.date.created | 2025-04-22 | |
| dc.description | Este documento presenta el diseño e implementación de un sistema de reconocimiento facial y localización de personas, utilizando herramientas de computación en la nube. Para su desarrollo, se evaluaron criterios como precisión, escalabilidad, rendimiento, integración con otros servicios y capacidad de análisis de diversos proveedores. Tras seleccionar el proveedor más adecuado, se implementó un sistema que captura imágenes mediante una cámara IP y las compara con una base de datos previamente cargada, mostrando a través de una página web el porcentaje de coincidencias y la ubicación correspondiente. Los resultados obtenidos reflejan una alta precisión, con un promedio de coincidencia del 99,92% y una desviación estándar de 0,233, lo que evidencia una baja variabilidad y una notable consistencia en el reconocimiento facial. | |
| dc.description.abstract | This document presents the design and implementation of a facial recognition and person localization system using cloud computing tools. The development considered key criteria such as accuracy, scalability, performance, integration with other services, and the analytical capabilities of various cloud service providers. After selecting the most suitable provider, a system was implemented to capture images using an IP camera and compare them against a preloaded database, displaying the match percentage and corresponding location through a web interface. The results demonstrate high accuracy, with an average match rate of 99.92% and a standard deviation of 0.233, indicating low variability and strong consistency in facial recognition performance. | |
| dc.format.mimetype | ||
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11349/95709 | |
| dc.relation.references | Departamento Administrativo Nacional de Estadística– DANE, ”Encuesta de Convivencia y Seguridad Ciudadana- ECSC”, 2020, Disponible en: https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/poblacion/convivencia/2020/Bol_ECSC_2020.pdf | |
| dc.relation.references | Cámara de Comercio de Bogotá– CCB, ”Encuesta de Percepción y victimización de Bogotá”, 2021, Disponible en: https://www.ccb.org.co/content/download/246195/file/encuestadepercepcion_-yvictimizacion_2022-converted-compressed.pdf?inLanguage=esl-CO&version=5 | |
| dc.relation.references | Banco Interamericano de Desarrollo (BID), ”Información para la prevención del delito y la violencia”, 2017, Disponible en: https://publications.iadb.org/es/informacion-para-la-prevencion-del-delito-y-la-violencia | |
| dc.relation.references | Hazel Villalobos Fonseca, ”El desarrollo tecnológico en materia policial: una receta de éxito para la prevención del delito ”, 2020, Disponible en: https://revistas.unimilitar.edu.co/index.php/ries/article/view/4243/4261-content/contributor_reference_1 | |
| dc.relation.references | Stephanie Condón, ”IDC: la computación en la nube podría evitar 1.000 millones de toneladas métricas de emisiones de CO2 para 2021, Disponible en: https://www.zdnet.com/article/idc-smarter-datacenters-could-prevent-1b-metric-tons-of-co2-emissions-by-2024/ | |
| dc.relation.references | C. Anderson, J. F. Gantz, D. O’Boyle, J. Cooke, S. Subramanian, A. Nadkarni, G. Little, R. Brothers, M. Muñoz Méndez-Villamil, ”Worldwide CO2 Emissions Savings from Cloud Computing Forecast, 2021–2024: A First-of-Its-Kind Projection”, 2021, Disponible en: https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=US47426420 | |
| dc.relation.references | D. Bizo, 451 Research, «The Carbon Reduction Opportunity of Moving to Ama zon WebServices», 2019, Disponible en: https://sustainability.aboutamazon.com/carbon_reduction_aws.pdf | |
| dc.relation.references | BBVA, la Ocho empresa", razones 2016. para usar Disponible el en: ‘cloud computing’ en https://www.bbva.com/es/ocho-razones-para-usar-el-cloud-computing-en-la-empresa/ | |
| dc.relation.references | Cloud Security Alliance, ”EL IMPACTO DE CLOUD COMPUTING EN EL NEGOCIO”, 2021, Disponible en: https://chapters.cloudsecurityalliance.org/central-america/el-impacto-de-cloud-computing-en-el-negocio/. | |
| dc.relation.references | Vega-Luna, J. I.; Sánchez-Rangel, F. J.; Salgado-Guzmán, G. and Lagos-Acosta, M. A. (2018). «Access System Using an RFiD Card and Face Verification». Ingenius. N.◦ 20, (july-december). pp. 107-116. doi: https://doi.org/10.17163/ings.n20.2018.10. | |
| dc.relation.references | Reconocimiento facial: definición y explicación. Disponible en: https://latam.kaspersky.com/resource-center/definitions/what-is-facial-recognition | |
| dc.relation.references | D. L. Castaño Saavedra, J. D. Alonso Sierra ”SISTEMA DE RECONOCIMIENTO FACIAL PARA CONTROL DE ACCESO A VIVIENDAS ”, Bogotá, 2019, Disponible en: https://repository.ucatolica.edu.co/bitstream/10983/24032/1/Final%20Trabajo%20de%20grado.pdf. | |
| dc.relation.references | J.P. Moreno Latorre ”Prototipo para el control de una cerradura electrónica por medio de reconocimiento facial”, Bogotá, 2016, Disponible en: http://hdl.handle.net/11349/4687. | |
| dc.relation.references | OpenCV, ’About OpenCV’, OpenCV, 2024. [Online]. Disponible en: https://opencv.org/about/. | |
| dc.relation.references | Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, and Ali Farhadi. You only look once: Unified, real-time object detection. In 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pages 779–788, 2016. | |
| dc.relation.references | YOLO Object Detection Explained: Evolution, Algorithm, and Applica tions, Nikolaj Buhl, 2024. [Online] Disponible en: https://encord.com/blog/yolo-object-detection-guide/ | |
| dc.relation.references | Oficina de Coordinación Nacional de Posicionamiento, Navegación, y Cronome tría por Satélite, ”Sistema de Posicionamiento Global Al Servicio del Mundo”, Bogotá, 2012, Disponible en: https://www.gps.gov/spanish.php#:~:text=Desde%20el%20espacio%2C%20los%20sat%C3%A9lites,como%20la%20hora%20local%20precisa. | |
| dc.relation.references | Garmin Ltd., ”¿QUÉ ES EL SISTEMA GPS?”, 202022, Disponible en: https://www.garmin.com/es-ES/aboutgps/ | |
| dc.relation.references | P. Fernández Sánchez, "¿Cómo funciona un navegador GPS?", , Boletín Enciende, 2013, Disponible en: https://enciende.cosce.org/boletin/index.asp?item=52 | |
| dc.relation.references | Amazon Web Services, .AWS CloudFormation,.Amazon Web Services, Inc., 2024. [On line]. Disponible en: https://aws.amazon.com/es/cloudformation/. | |
| dc.relation.references | Amazon Web Services, "¿Qué es la Infraestructura como Código (IaC)?", Amazon Web Services, Inc., 2024. [Online]. Disponible en: https://aws.amazon.com/es/what-is/iac/?nc1=h_ls. | |
| dc.relation.references | G. Hinton, L. Deng, D. Yu, G. E. Dahl, et al., "Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition: The Shared Views of Four Research Groups,ÏEEE Signal Processing Magazine, vol. 29, no. 6, pp. 82-97, 2012. | |
| dc.relation.references | A. Graves, A. R. Mohamed, and G. Hinton, "Speech recognition with deep recurrent neural networks,ïn Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), Piscataway, NJ, USA, 2013, pp. 6645-6649. | |
| dc.relation.references | F. Chollet, "Xception: Deep learning with depthwise separable convolutions,ïn Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Piscataway, NJ, USA, 2017, pp. 1251-1258. | |
| dc.relation.references | K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep residual learning for image recognition,ïn Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Piscataway, NJ, USA, 2016, pp. 770-778. | |
| dc.relation.references | J. Devlin, M. W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,.arXiv preprint, ar Xiv:1810.04805, 2018. [Online]. Disponible en: https://doi.org/10.48550/arXiv.1810.04805. | |
| dc.relation.references | I. Sutskever, O. Vinyals, and Q. V. Le, "Sequence to sequence learning with neural networks,ïn Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Canada, 2014, pp. 3104-3112. | |
| dc.relation.references | L. Gualtieri, E. Rauch, and R. Vidoni, .Emerging research fields in safety and ergonomics in industrial collaborative robotics: A systematic literature review,Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 67, 2021, Art. no. 101998. | |
| dc.relation.references | S. Palagi and P. Fischer, "Bioinspired microrobots,"Nature Reviews Materials, vol. 3, 2018. [Online]. Disponible en: https://doi.org/10.1038/s41578-018-0016-9. | |
| dc.relation.references | H. Menouar, I. Guvenc, K. Akkaya, et al., ÜAV-enabled intelligent transportation systems for smart cities: Applications and challenges,ÏEEE Communications Magazine, vol. 55, no. 3, pp. 22-28, 2017. | |
| dc.relation.references | M. Q. Raza and A. Khosravi, .A review of artificial intelligence-based load forecasting techniques for smart grids and buildings,Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 50, pp. 1352-1372, 2015. | |
| dc.relation.references | Y. Jiang, X. Li, H. Luo, et al., "Quo vadis artificial intelligence?,"Discover Artificial Intelligence, vol. 2, no. 4, 2022. [Online]. Disponible en: https://doi.org/10.1007/s44163-022-00022-8. | |
| dc.relation.references | Amazon Web Services, .Amazon Rekognition– Análisis de imágenes y videos,.Amazon Web Services, Inc., 2024. [Online]. Disponible en: https://aws.amazon.com/es/rekognition/?nc=sn&loc=0.[Accessed:16-Oct-2024]. | |
| dc.relation.references | Qué es AWS Lambda y cómo funciona, Equipo Geek- NTT Data, 2021. Disponible en: https://ifgeekthen.nttdata.com/s/post/que-es-aws-lambda-y-como-funciona-MCPMJ4B4T4GJGGLAGP3ZSHCP4ASY? | |
| dc.relation.references | ¿Qué es AWS Lambda?, Amazon Web Services, Inc, 2024. [Online] Disponible en: https://docs.aws.amazon.com/es_es/lambda/latest/dg/welcome.html | |
| dc.relation.references | Qué es GitHub y cómo empezar a usarlo, Gustavo Bustos, 2023. [Online] Dispo nible en: https://www.hostinger.es/tutoriales/que-es-github#%C2%BFQue_es_GitHub | |
| dc.relation.references | ¿Qué es Git?, Mijacovs, LizCasey1, EdKaim, 2023. [Online] Disponible en: https://learn.microsoft.com/es-es/devops/develop/git/what-is-git | |
| dc.relation.references | Acerca de GitHub y Git, GitHub, Inc., 2024. [Online] Disponible en: https://docs.github.com/es/get-started/start-your-journey/about-github-and-git | |
| dc.relation.references | ¿Qué es NoSQL?, Amazon Web Services, Inc., 2024. [Online] Disponible en: https://aws.amazon.com/es/nosql/ | |
| dc.relation.references | Amazon DynamoDB, Amazon Web Services, Inc., 2024. [Online] Disponible en: https://aws.amazon.com/dynamodb/ | |
| dc.relation.references | ¿Qué es Amazon DynamoDB?, Amazon Web Services, Inc., 2024. [Online] Disponible en: https://docs.aws.amazon.com/es_es/amazondynamodb/latest/developerguide/Introduction.html | |
| dc.relation.references | What is DynamoDB?, ScyllaDB, 2024. [Online] Disponible en: https://www.scylladb.com/learn/dynamodb/introduction-to-dynamodb/ | |
| dc.relation.references | M. E. Jurado Garcia, Andrés Felipe Padilla Porras, "Sistema De Reconocimiento Facial Con Redes Neuronales Para La Toma De Asistencia En Aulas De Clase", Bucaramanga, 2018, Disponible en: https://repository.unab.edu.co/bitstream/handle/20.500.12749/1315/2018_Tesis_Jurado_Garcia_Miguel_Eugenio.pdf?sequence=1 | |
| dc.relation.references | D. F. Legarda Delgado, O. A. Loaiza Pabón, Reconocimiento Facial Para La Au tomatización Del Registro De Asistencia A Clases", Pereira, 2022, Disponible en: https://hdl.handle.net/11059/14172 | |
| dc.relation.references | E. Cáceres Parra, "Prototipo Para El Control De Ingreso De Personal Por Reconoci miento Facial", Bogotá, 2018, Disponible en: https://repository.udistrital.edu.co/bitstream/handle/11349/13637/C%E1ceresParraE;jsessionid=025428244B263752F7D43074EFFD57C3?sequence=1 | |
| dc.relation.references | Moreno Diaz, A.B. (2004) Reconocimiento facial automático mediante técnicas de visión tridimensional, Archivo Digital UPM- Archivo Digital UPM. Disponible en: https://oa.upm.es/625/1/10200408.pdf. | |
| dc.relation.references | Carrión, F., Armijos , B. and Pontón, J. (2009) 120 Estrategias y 36 experien cias de seguridad ciudadana, Revista Latinoamericana de Estudios de Seguridad, Ediciones Flacso Andes. Disponible en: https://scj.gov.co/sites/default/files/documentos_oaiee/C%C3%A1maras_paper_versi%C3%B3n%20final.pdf | |
| dc.relation.references | Secretaria de Seguridad Convivencia y Justicia (no date) El sistema de videovigilan cia de la ciudad de Bogotá D.C. , Oficina de Análisis de la Información y Estudios Es tratégicos. Disponible en: https://scj.gov.co/sites/default/files/documentos_oaiee/C%C3%A1maras_paper_versi%C3%B3n%20final.pdf . | |
| dc.relation.references | Cabello Pardos, E. (2004) Técnicas de reconocimiento facial mediante redes neuro nales, Archivo Digital UPM- Archivo Digital UPM. Disponible en: https://oa.upm.es/215/1/10200404.pdf | |
| dc.relation.references | C. platform Available: Mitchell, services “Gartner 2023,” magic quadrant for strategic cloud CX Today, Jan. 15, 2024. [Online]. https://www.cxtoday.com/customer-data-platform/gartner-magic-quadrant-for-strategic-cloud-platform-services-2023/ | |
| dc.relation.references | Amazon Web Services, “AWS Rekognition Documentation,” Amazon Web Services, 2024. [Online]. Available: https://aws.amazon.com/rekognition. | |
| dc.relation.references | Microsoft, “Face API- Azure Cognitive Services,” Microsoft, 2024. [Online]. Available: https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/face/. | |
| dc.relation.references | Google Cloud, “Vision AI- Google Cloud,” Google Cloud, 2024. [Online]. Available: https://cloud.google.com/vision. | |
| dc.relation.references | Gartner, “Market Guide for Cloud AI Services,” 2024 | |
| dc.relation.references | MaxMind, “Using MaxMind’s Accuracy Radius,” MaxMind Blog, Jun. 2022. [Online]. Available: https://blog.maxmind.com/2022/06/using-maxminds-accuracy-radius/. [Accessed: Feb. 4, 2025] | |
| dc.rights.acceso | Abierto (Texto Completo) | |
| dc.rights.accessrights | OpenAccess | |
| dc.subject | Reconocimiento Facial | |
| dc.subject | Computación en la nube | |
| dc.subject | Localización | |
| dc.subject | Escalabilidad | |
| dc.subject.keyword | Facial Recognition | |
| dc.subject.keyword | Cloud computing | |
| dc.subject.keyword | Location | |
| dc.subject.keyword | Scalability | |
| dc.subject.lemb | Ingeniería Electrónica -- Tesis y disertaciones académicas | |
| dc.title | Diseño de un sistema de reconocimiento facial y localización de personas basado en cloud computing | |
| dc.title.titleenglish | Design of a facial recognition and people localization system based on cloud computing | |
| dc.type | bachelorThesis | |
| dc.type.degree | Monografía |
Archivos
Bloque de licencias
1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
- Nombre:
- license.txt
- Tamaño:
- 7 KB
- Formato:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Descripción: