SISTEMA BIOMÉTRICO PARA LA AUTENTIFICACIÓN EN LA ERA DIGITAL (BIOMETRIC SYSTEM FOR AUTHENTICATION IN THE DIGITAL AGE)

Maria Esmeralda Arreola Marin, Erik Augusto Ramirez Vargas, Alejandro Guzman Luna

Resumen


Resumen
El propósito de esta investigación es generar conocimiento sobre un sistema biométrico. A través de este sistema, se buscó controlar el acceso a instituciones tanto públicas como privadas. Se integro tecnología eficiente que permitiera una identificación precisa de las personas sin necesidad de ingresar contraseñas, así como la realización de acciones rápidas en el acceso, incluso en la medición de la temperatura. Además, se destaca la seguridad del equipo tecnológico, que es difícil de vulnerar. Este sistema automatizado tiene como objetivo proporcionar un acceso seguro y eficiente tanto al estacionamiento como a la entrada principal del Instituto Tecnológico Superior de Cd. Hidalgo (ITSCH), donde se encuentran registrados tanto los trabajadores como los estudiantes. Esto se traduce en un acceso preciso, rápido, seguro, higiénico y personalizado. En comparación con otros sistemas biométricos, el reconocimiento facial ha demostrado ser una tecnología de identificación precisa para empresas, ya sean públicas o privadas. Su método algorítmico de programación automática, encargado de verificar y reconocer la identidad de una persona a partir de sus rasgos faciales, proporciona una mayor seguridad, control y precisión en los datos faciales, que son únicos para cada individuo. Esta investigación se centró en un enfoque cualitativo para evaluar el cumplimiento de las funcionalidades operativas del sistema de reconocimiento facial. Se desarrollo el prototipado con el fin de medir el cumplimiento de los objetivos. Para llevar a cabo este estudio, se utilizó la librería TensorFlow para el reconocimiento facial y el lenguaje de programación Python, utilizando el modelo de prototipo. El resultado obtenido es un sistema biométrico de reconocimiento facial capaz de registrar las entradas y salidas de los estudiantes y empleados de la universidad.
Palabras clave: biometría, reconocimiento facial, TensorFlow, CNN, microcontroladores.

Abstract
The purpose of this research is to generate knowledge about a biometric system. Through this system, we sought to control access to both public and private institutions. Efficient technology was integrated to allow accurate identification of people without the need to enter passwords, as well as the realization of quick access actions, including temperature measurement. In addition, the security of the technological equipment, which is difficult to breach, stands out. This automated system aims to provide secure and efficient access to both the parking lot and the main entrance of the Instituto Tecnológico Superior de Cd. Hidalgo (ITSCH), where both workers and students are registered. This translates into accurate, fast, secure, hygienic and personalized access. Compared to other biometric systems, facial recognition has proven to be an accurate identification technology for companies, whether public or private. Its algorithmic method of automatic programming, responsible for verifying and recognizing a person's identity from their facial features, provides greater security, control and accuracy in facial data, which is unique to each individual. This research focused on a qualitative approach to evaluate the fulfillment of the operational functionalities of the facial recognition system. Prototyping was developed in order to measure the fulfillment of the objectives. To carry out this study, the TensorFlow library for facial recognition and the Python programming language were used, using the prototype model. The result obtained is a biometric facial recognition system capable of registering the entrances and exits of students and employees of the university.
Keywords: biometrics, facial recognition, TensorFlow, CNN, microcontrollers.

Texto completo:

305-323 PDF

Referencias


A.W. Ahmad, (2011). “Implementation of Zigbee-GSM based Home Security Monitoring and Remote Control System”. Circuits and Systems (MWSCAS). IEEE 54th International Midwest Symposium on.

Alexandre, Luis, (2010). Tecnología NFC, Ecuador, Monografía.

Analog Devices, (2014). “MP36 Data Sheet”: www.analog.com

Andrejevic, M., & Selwyn, N. (2020). Facial recognition technology in schools: critical questions and concerns. Learning, Media and Technology, 45(2), 115-128.

https://doi.org/10.1080/17439884.2020.1686014

Banzi, Massimo (2009). Getting Started with Arduino (en inglés) (1ª edición). Make Books. p. 128.

Calles Carrasco, M. F., & Becerra Arévalo, N. P. (2019). Sistema informático de reconocimiento facial para el registro y control de asistencia de los socios de la cooperativa de taxis y camionetas puyo, 8(5).

Garduño Santana, M. A., Díaz-Sánchez, L. E., Tabarez Paz, I., & Romero Huertas, M. (2017). Estado del arte en reconocimiento facial. Research in Computing Science, 140(1), 19-27.

Granado, Emanuel, (2011). Sistemas con Radiofrecuencia, Venezuela.

Microchip Technology, (2014). “DSPIC30FXX Data Sheet High-Performance, 16-bit Microcontrollers”. Chandler, Arizona: http://www.microchip.com

Mikroelektronika, (2014). “GSM Click Manual”: www.mikroe.com

Monroy, F. (2018). Estacionamientos automatizados. Disponible en: https://multiplojp.wordpress.com/2018/07/26/estacionamientos-automatizados/

Noble, J. (2009). Programming Interactivity: A Designer's Guide to Proceserjrsing, Arduino, and openFramework (1ª edición). O'Reilly Media. p. 768. ISBN 0596154143.

Panasonic, (2014). “DN6851 Data Sheet”. http://www.semicon.panasonic.co.jp/

Portilla Jimenez, J. J. (2018). Análisis y Diseño de un Sistema de Reconocimiento Facial aplicando Machine Learning para detectar e identificar intrusos. En Universidad de Guayaquil. http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/32954

Ruiz, José Manuel, (2007). Manual de Programación Arduino, México.

Uber facial recognition. (2016).

https://www.techinasia.com/uber-china-facial-recognition

Wadham, Rachel, (2003). "Radio Frequency Identification". Library Mosaics.

Wang, L., & Siddique, A. A. (2020). Facial recognition system using TensorFlow face recognizer for anti-theft and surveillance application based on drone technology. Measurement and Control, 53(7-8), 1070-1077. https://doi.org/10.1177/0020294020932344

Zumba Gamboa, J. P., & León Arreaga, C. A. (2018). Evolución de las Metodologías y Modelos utilizados en el Desarrollo de Software. INNOVA Research Journal, 3(10).






URL de la licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es

Barra de separación

Licencia Creative Commons    Pistas Educativas está bajo la Licencia Creative Commons Atribución 3.0 No portada.    

TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO / INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CELAYA

Antonio García Cubas Pte #600 esq. Av. Tecnológico, Celaya, Gto. México

Tel. 461 61 17575 Ext 5450 y 5146

pistaseducativas@itcelaya.edu.mx

http://pistaseducativas.celaya.tecnm.mx/index.php/pistas