• Repositorio Institucional Universidad de Pamplona
  • Trabajos de pregrado y especialización
  • Facultad de Ingenierías y Arquitectura
  • Ingeniería en Telecomunicaciones
  • Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/767
    Title: Implementación de un sistema de Cloud Computing basado en Google Cloud Platform para el registro y reconocimiento de personas utilizando Deep Learning.
    Authors: Ayala Gómez, Nelson Esteban.
    Keywords: El autor no proporciona la información sobre este ítem.
    Issue Date: 2022
    Publisher: Universidad de Pamplona – Facultad de Ingenierías y Arquitectura.
    Citation: Ayala Gómez, N. E. (2021). Implementación de un sistema de Cloud Computing basado en Google Cloud Platform para el registro y reconocimiento de personas utilizando Deep Learning [Trabajo de Grado Pregrado, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/767
    Abstract: This work proposes the development and implementation of a system of registration and recognition of people that allows the detection of users without the help of third parties. The methodology to be used has two main phases: a frontend creation stage and a backend realization stage. In the frontend creation stage, a mobile application will be created for both Android and IOS devices using Flutter, from which the administrator will be able to control the actions to be performed. All the backend implementation of the project will work as Cloud Computing. The face detection algorithm will be done in two ways, the first using artificial intelligence through convolutional neural networks in cascade and the second using Open CV. With the above, we will have a comparison of results which will provide data for further analysis and respective conclusions.
    Description: Este trabajo plantea el desarrollo e implementación de un sistema de registro y reconocimiento de personas que permite la detección de usuarios sin contar con la ayuda de terceros. La metodología a utilizar tiene dos fases fundamentales: una etapa de creación del frontend y una ´ de la realización del backend. En la etapa de la creación del frontend se realizar ´ a una aplicación móvil creada tanto para dispositivos Android como para IOS mediante Flutter, desde la cual el administrador podrá controlar las acciones a realizar. Toda la implementaci ´ on backend del proyecto se trabajará como computacion en la nube (Cloud Computing). El algoritmo de detección de rostros se realizará de dos maneras, la primera haciendo uso de inteligencia artificial mediante redes ´ neuronales convolucionales en cascada y la segunda mediante Open CV. Con lo expuesto anteriormente, se tendrá una comparación de resultados la cual entregar a datos para posterior análisis y respectivas conclusiones.
    URI: http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/767
    Appears in Collections:Ingeniería en Telecomunicaciones

    Files in This Item:
    File Description SizeFormat 
    Ayala_2021_TG.pdfAyala_2021_TG5,83 MBAdobe PDFView/Open


    Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.