Sistema informático con redes neuronales para la seguridad en la sala de profesores de ti y software de la Uleam Ext. El Carmen.

Abstract

El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar e implementar un sistema informático basado en redes neuronales para el control de acceso mediante reconocimiento facial, orientado a reforzar la seguridad en la sala de profesores de las carreras de Tecnología de la Información y Software de la Universidad Laica “Eloy Alfaro” de Manabí, Extensión El Carmen. Como no hay ninguna tecnología que controle el acceso en este sitio, la idea fue proponer un sistema con Raspberry Pi que permita reconocer de manera confiable a los docentes autorizados mediante el rostro. Para llegar ahí, bueno, se trabajó con un enfoque mixto: por un lado, se aplicaron encuestas y entrevistas para recoger opiniones, y por otro, se hicieron pruebas prácticas donde se midió el rendimiento, la precisión y, en definitiva, qué tan efectivo resultaba todo el sistema. Los resultados dejan ver mejoras notables: el control de acceso se volvió más eficiente, los riesgos bajaron y, además, se optimizó el uso tanto del personal como de la parte tecnológica. Y bueno, vale la pena mencionar que no se queda solo aquí esta propuesta fácilmente podría replicarse en otros entornos académicos. A decir verdad, también abre la puerta a que la inteligencia artificial se meta de lleno en la seguridad de las instituciones.