Abstract
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.
Publisher
Instituto Superior Tecnologico Compu Sur
Reference29 articles.
1. Alvear, V. F. (2016). Internet de las Cosas y Visión Artificial, Funcionamiento y Aplicaciones. Internet de las Cosas y Visión Artificial, Funcionamiento y Aplicaciones.
2. 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
3. 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
4. Cabanelas Omil, J. (2019). Inteligencia artificial ¿Dr. Jekyll o Mr. Hyde? . Mercados y Negocios.
5. 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.