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    Sistema de registro de entrada de empleados por medio de detección facial

    Autor: 
    Prieto-Rodríguez, Carlos Arturo
    Fecha: 
    17/06/2017
    Palabra clave: 
    reconocimiento facial; aprendizaje de máquina; redes neuronales; aplicación práctica; Máster Universitario en Ingeniería de Software y Sistemas Informáticos
    Tipo de Ítem: 
    masterThesis
    URI: 
    https://reunir.unir.net/handle/123456789/7427
    Open Access
    Resumen:
    El objetivo principal del trabajo es poder diseñar y construir un sistema de reconocimiento facial que apoye a las organizaciones en poder recolectar la información del registro de entradas y salidas de los empleados a sus oficinas o plantas de trabajo. Además por medio del reconocimiento de sentimientos se podrá dar una valiosa asistencia las organizaciones en la recolección de información sobre el clima laboral para llevar estadísticas que permitan implementar acciones de mejora. Para la realización de este sistema se implementó la metodología scrum la cual permite avanzar de manera rápida gracias a sus prácticas ágiles de desarrollo de software asegurando la calidad y fiabilidad del mismo. Como conclusión se determinó que el desarrollo de los sistemas de aprendizaje de máquina ya tienen un nivel suficiente de madurez con el cual podremos involucrarlos en casos reales y con ello enriquecer los sistemas dando apoyo a nuestras organizaciones.
    Descripción: 
    The main objective of the work was designed and construct a facial recognition system that supports organizations in the purpose of collecting information related with entrances and exits of employees to its offices or workplaces. In addition, through feelings recognition, organizations can be given valuable assistance in collection of information on the work climate to carry statistics that allow the implementation of improvement actions. For the implementation of this system, Scrum methodology was used, which allows rapid progress thanks to its agile software development practices, ensuring its quality and reliability. In conclusion, it was determined that the development of machine learning systems already has a sufficient level of maturity to which we can involve them in real cases and thereby enrich the systems giving support to our organizations.
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    Nombre: PRIETO RODRÍGUEZ, CARLOS ARTURO.pdf
    Tamaño: 6.392Mb
    Formato: application/pdf
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