Implementación de un sistema de control de acceso de personal utilizando inteligencia artificial para la Dirección de Tecnologías de Información y Comunicación de la UNACH.

Abstract

El presente trabajo tuvo como objetivo el desarrollo de un sistema de control de acceso automático para el personal de la Dirección de Tecnologías de la Información y Comunicación (DTIC). Su enfoque fue usar inteligencia artificial para crear un sistema biométrico que registre la entrada y salida del personal a la bodega del departamento de redes de la DTIC, proporcionando así una capa de seguridad a los equipos de alto valor económico que se guardan en sus instalaciones. Al no existir un sistema biométrico para autenticación del personal que trabaja en las instalaciones, la necesidad de una aplicación que cumpla con esta función se hizo urgente desde la Dirección de la DTIC. La solución propuesta se basa en el entrenamiento de redes neuronales convolucionales (CNN) para el reconocimiento de los trabajadores de la DTIC. Se realizó una investigación exhaustiva sobre el funcionamiento de estas redes y el estado del arte en sistemas biométricos similares. Este enfoque permitió incorporar las tecnologías más avanzadas en esta área, como el detector facial MTCNN para la localización de rostros, así como el diseño propio de una CNN profunda de 15 capas, que consta con las últimas recomendaciones de la industria como capas de aumento de datos, y de dropout, para alcanzar un aprendizaje con alto nivel de abstracción. Adicionalmente, se desarrolló una página web que facilita la descarga remota de los registros generados por el sistema. Esta funcionalidad asegura que el director de la DTIC pueda acceder a estos registros de manera conveniente. En su implementación se utilizó el lenguaje de programación PHP para el manejo de los datos y HTML para el diseño de la página. Se realizó una investigación experimental evaluando el rendimiento del sistema frente a las variables distancia del sujeto a la cámara, el ángulo del rostro respecto a la cámara, y la iluminación de la habitación. Se obtuvo porcentajes de acierto entre el 93% y el 98.7% en las diferentes configuraciones del experimento. Se demostró además que al variar la distancia en los valores acordados no afectada el porcentaje de acierto, con un 95% de confianza, y presentando una mediana del 100% en las tres distancias medidas.