Software de control de asistencia por reconocimiento facial, para Dependencias del Gobierno
DOI:
https://doi.org/10.69583/reda.v1n1.2024.126Palabras clave:
Inteligencia artificial, sistema de control de asistencia, control de acceso, registro, reconocimiento facialResumen
En Ecuador existe una clara migración de los sistemas de control de acceso tradicionales a los de tecnología avanzada. Los dispositivos de control de asistencia basados en la huella dactilar tienen un precio alto y solo unos pocos están conectados a un computador, muchos de ellos tienen un límite de número de colaboradores y normalmente hay que extraer la información periódicamente con una memoria USB; y, como la información que se extrae de dichos dispositivos normalmente no está estructurada. En concordancia con el valor del tema el presente estudio se centró en desarrollar una propuesta para el reemplazo del uso de relojes biométricos por un software de control de asistencia para el monitoreo en los puestos del trabajo en las dependencias del Gobierno Autónomo Descentralizado del Distrito Metropolitano de Quito. La investigación se fundamentó en el levantamiento de información a través de una encuesta a 330 servidores del Municipio del Distrito Metropolitano de Quito y una muestra de 177 servidores encuestados. En los resultados obtenidos se verifica la necesidad inmediata de la incorporación de un sistema control de asistencia con tecnología en inteligencia artificial y reconocimiento facial; mismo que optimizaría recursos físicos y materiales. SE concluye que la incorporación de un control de asistencia mediante cámaras instaladas al ingreso de cada una de las dependencias del Municipio del Distrito Metropolitano de Quito con reconocimiento facial e inteligencia artificial, es viable, rentable y seguro.
Citas
Alvear, V. F. (2016). Internet de las Cosas y Visión Artificial, Funcionamiento y Aplicaciones. Internet de las Cosas y Visión Artificial, Funcionamiento y Aplicaciones.
Azhaguraj, R., Kumar, P., Kadalarasan, S., Karthick, K. y Shunmugalakshmi, G. (2019). Sistema inteligente de marcado de asistencia mediante reconocimiento facial. 2022 VI Congreso Internacional sobre Tendencias en Electrónica e Informática (ICOEI) , 1784-1789. https://doi.org/10.1109/ICOEI53556.2022.9776879 DOI: https://doi.org/10.1109/ICOEI53556.2022.9776879
Bisogni, C., Castiglione, A., Hossain, S., Narducci, F. y Umer, S. (2022). Impacto de los enfoques de aprendizaje profundo en el reconocimiento de expresiones faciales en las industrias de la salud. Transacciones IEEE sobre informática industrial , 18, 5619-5627. https://doi.org/10.1109/tii.2022.3141400 DOI: https://doi.org/10.1109/TII.2022.3141400
Cabanelas Omil, J. (2019). Inteligencia artificial ¿Dr. Jekyll o Mr. Hyde? . Mercados y Negocios. DOI: https://doi.org/10.32870/myn.v0i40.7403
Castaño, D., & Alonso, J. (. (15 de 03 de 2019). Tesis de informática. Sistema de reconocimiento fácial para el acceso a viviendas. Sistema de Reconocimiento Facial para Control de Acceso a Viviendas. Bogotá, Colombia.
Corral, D., Toasa, R. M., Semblantes, Y., & Aguas, L. F. (2023). Propuesta de App Móvil para la gestión de incidentes de tránsito. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, (E55), 67-76.
Delgado, R. C. (26 de 05 de 2021). REGLAMENTO GENERAL A LA LEY ORGANICA DEL. REGLAMENTO GENERAL A LA LEY ORGANICA DEL. Quito, Pichincha, Ecuador.
Desta, F. & Brown, E. (2022). Reconocimiento facial para detección de deepfake. Conferencia de educación STEM integrada (ISEC) del IEEE 2022 , 364-364. https://doi.org/10.1109/ISEC54952.2022.10025295 . DOI: https://doi.org/10.1109/ISEC54952.2022.10025295
Devaram, R., Beraldo, G., Benedictis, R., Mongiovì, M. & Cesta, A. (2022). LEMON: un sistema ligero de reconocimiento de emociones faciales para robótica de asistencia basado en redes neuronales convolucionales residuales dilatadas. Sensores (Basilea, Suiza) , 22. https://doi.org/10.3390/s22093366 . DOI: https://doi.org/10.3390/s22093366
Elmahmudi, A., & Ugail, H. (2019). Reconocimiento facial profundo utilizando datos faciales imperfectos. Generación del futuro. Computadora. Sistema. , 99, 213-225. https://doi.org/10.1016/J.FUTURE.2019.04.025 DOI: https://doi.org/10.1016/j.future.2019.04.025
Fonseca Velasco, G. F. (2013). Vulnerabilidades de los relojes biométricos en los registros del personal para proteger la información en determinadas empresas de Ambato . Vulnerabilidades de los relojes biométricos en los registros del personal para proteger la información en determinadas empresas de Ambato . Ambato, Tungurahua, Ecuador.
Hien, T., Hang, D., & Phi, P. (2023). Desarrollo de un sistema innovador de cerradura inteligente utilizando inteligencia artificial. Revista de ciencia de la Universidad de Vinh . https://doi.org/10.56824/vujs.2023a112 DOI: https://doi.org/10.56824/vujs.2023a112
Hurst, A. (2018). Software de reconocimiento facial en dismorfología clínica. Opinión actual en pediatría , 30, 701–706. https://doi.org/10.1097/MOP.0000000000000677 . DOI: https://doi.org/10.1097/MOP.0000000000000677
Le, Q., Vu, T., & Vo, T. (2021). Aplicación del reconocimiento facial 3D en el sistema de control de accesos. Robótica , 40, 2449 - 2467. https://doi.org/10.1017/S0263574721001739 . DOI: https://doi.org/10.1017/S0263574721001739
LOSEP (2020). LEY ORGÁNICA DE SERVICIO PÚBLICO, LOSEP. Registro Oficial Suplemento 294 de 06-oct.-2010 Ultima modificación: 09-dic.-2020. Página web del Ministerio de Trabajo de Ecuador: https://www.superbancos.gob.ec/bancos/wp-content/uploads/downloads/2020/12/ley_organica_servicio_publico2.pdf
Manosalvas, C. (2021). Las Normas de Control Interno expedidas por la Contraloría General del Estado . Las Normas de Control Interno expedidas por la Contraloría General del Estado . Quito, Pichincha, Ecuador.
Mus, F. R. (2013). Sistema De Control De Asistencia De Personal Del Instituto De Suelos De Granma. Sistema De Control De Asistencia De Personal Del Instituto De Suelos De Granma. Granma, Cuba.
Newton, E., Sweeney, L., & Malin, B. (2005). Preservar la privacidad al desidentificar imágenes de rostros. Transacciones IEEE sobre ingeniería de datos y conocimiento , 17, 232-243. https://doi.org/10.1109/TKDE.2005.32 . DOI: https://doi.org/10.1109/TKDE.2005.32
Pabon, J. F., Aizaga, M., Recalde, H., & Toasa, R. M. (2023). Revisión de literatura sobre impacto de la inteligencia artificial y su aplicación en el Ecuador. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, (E55), 100-113.
Rafika, A., S., Hardini, M., Ardianto, A., & Supriyanti, D. (2022). Inteligencia artificial basada en reconocimiento facial con tecnología AttendX para la asistencia de estudiantes. 2022 Conferencia Internacional sobre Ciencia y Tecnología (ICOSTECH) , 1-7. https://doi.org/10.1109/icostech54296.2022.9829122 . DOI: https://doi.org/10.1109/ICOSTECH54296.2022.9829122
Roger., S. P. (2019.). Ingeniería del Software. Un enfoque Practico.
Sánchez-Moreno, A., Olivares-Mercado, J., Hernández-Suárez, A., Toscano-Medina, K., Sánchez-Pérez, G., & Benítez-García, G. (2021). Sistema eficiente de reconocimiento facial para operar en entornos sin restricciones. Revista de imágenes , 7. https://doi.org/10.3390/jimaging7090161 . DOI: https://doi.org/10.3390/jimaging7090161
Sahoo, G., Das, S., & Singh, P. (2022). Reconocimiento de emociones faciales basado en aprendizaje profundo para la atención médica del conductor. Conferencia Nacional de Comunicaciones (NCC) 2022 , 154-159. https://doi.org/10.1109/NCC55593.2022.9806751 DOI: https://doi.org/10.1109/NCC55593.2022.9806751
SIA. (2018). SIA. Obtenido de SIA: https://www.sia.red/la-inteligencia-artificial-en-recursos-humanos/
Tanveez, S., Amer, M., Vamshika, C., Reddy, A., prasad, C., & Yalabaka, S. (2022). Sistema de Reconocimiento Emocional Facial mediante Machine Learning. 2022 2do Congreso Internacional de Tecnologías Inteligentes (CONIT) , 1-4. https://doi.org/10.1109/CONIT55038.2022.9848398 . DOI: https://doi.org/10.1109/CONIT55038.2022.9848398
Tsai, M., & Li, M. (2021). Sistema de Monitoreo de Asistencia basado en Tecnología de Reconocimiento Facial de Inteligencia Artificial. Conferencia internacional IEEE sobre electrónica de consumo de 2021-Taiwán (ICCE-TW) , 1-2. https://doi.org/10.1109/ICCE-TW52618.2021.9603093 . DOI: https://doi.org/10.1109/ICCE-TW52618.2021.9603093
Tumbaco, G. S. (2018). Desarrollo de un sistema de control de asistencia. Desarrollo de un sistema de control de asistencia. Portoviejo, Manabí, Ecuador.
Vidales, M. L. (30 de 10 de 2016). Aplicación y optimización de recursos humanos, materiales, espacio y tiempo. Aplicación y optimización de recursos humanos, materiales, espacio y tiempo. Nuevo Laredo, Tamaulipas, México.
Yaddaden, Y., Adda, M., Bouzouane, A., Gaboury, S., & Bouchard, B. (2018). Reconocimiento de acciones del usuario y expresiones faciales para un sistema de detección de errores en un entorno asistido por ambiente. Sistema experto. Aplica. , 112, 173-189. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.06.033 . DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.06.033
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