Resumen:
Esta investigación se basa en la implementación de un sistema de video vigilancia mediante
visión por computador con aplicaciones determinadas dentro del área de reconocimiento facial
y detección de personas, que utiliza una base de datos de imágenes para el preentrenamiento del
sistema mediante técnicas de Machine Learning y Deep Learning. Se presenta como un proyecto
factible que propone una solución a la falta de un circuito de CCTV para contrarrestar problemas
debido al bajo nivel de seguridad sobre todo en el ingreso principal al establecimiento ante
personas no autorizadas a la entidad educativa. El objetivo del presente proyecto es implementar
un sistema de videovigilancia confiable que permita reducir el riesgo de seguridad existente. Se
optó por utilizar nuevas tendencias tecnológicas enfocadas al área de inteligencia artificial, las
cuales implican una optimización del uso de recursos, universalidad y mayor confiabilidad. Para
este caso se optó por usar la visión por computador para estructurar un CCTV. El software que
se elaboró para el circuito CCTV con reconocimiento facial y detección de personas emplea un
conjunto de cámaras digitales, controladas por tres pcs por el nivel de procesamiento que este
requiere, el cual está acoplado a un sistema electrónico mixto, que controla una cerradura
magnética. El software de reconocimiento facial y el software de detección de personas están
vinculados a un pc que hace el papel de servidor, en el que ejecuta un desarrollo en Python para
que se muestre al guardia de turno, solo las imágenes de las cámaras, sin que este tenga acceso
a la manipulación o modificación de las cámaras o del sistema en general.
PALABRAS CLAVES: Apertura automática, tensorflow, Python, reconocimiento facial, video
vigilancia, visión por computador.
Descripción:
ABSTRACT
This research is based on the implementation of a video surveillance system using computer
vision with specific applications in the area of facial recognition and detection of people, which
uses an image database for the pretraining of the system using machine learning and deep
learning techniques. It is presented as a feasible project that proposes a solution to the lack of a
CCTV circuit to counteract problems with the low level of security, especially at the main
entrance to the establishment from persons not authorized to the educational entity. The
objective of this project is to implement a reliable video surveillance system that will reduce the
existing security risk. The decision was made to use new technological trends focused on the
area of artificial intelligence, which imply an optimization of the use of resources, universality
and greater reliability. In this case, the decision was made to use computer vision to structure a
CCTV. The software that was developed for the CCTV circuit with facial recognition and
detection of people uses a set of digital cameras, controlled by three PCs for the level of
processing required, which is coupled to a mixed electronic system, which controls a magnetic
lock. The facial recognition software and the people detection software are linked to a pc that
plays the role of a server, in which it executes a development in Python so that only the images
from the cameras are shown to the guard on duty, without him having access to manipulate or
modify the cameras or the system in general.
KEYWORDS: Automatic opening, tensorflow, Python, facial recognition, video surveillance,
computer vision
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