1. Repositorio Digital USFQ
  2. TESIS COLEGIO DE PREGRADO
  3. COLEGIO DE CIENCIAS E INGENIERÍAS (POLI)
  4. Tesis - Ingeniería Eléctrica y Electrónica
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorBenítez, Diego, dir.-
dc.contributor.authorOrna Villalta, Gustavo David-
dc.date.accessioned2020-08-05T15:06:29Z-
dc.date.available2020-08-05T15:06:29Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationTesis (Ingeniero Electrónico), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Ciencias e Ingenierías; Quito, Ecuador, 2019es_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/8862-
dc.descriptionThis project presents the way in which the Neural Compute Stick 2 processor was used to generate an access control system with embedded facial recognition. The system is based on a facial recognition code developed in Python, which through a webcam, obtains the images in real time to make a comparison with the faces stored in a database...es_ES
dc.description.abstractEste proyecto presenta la forma en la que se utilizó el procesador Neural Compute Stick 2 para generar un sistema de control de accesos con reconocimiento facial de tipo embebido. El sistema está basado en un código de reconocimiento facial desarrollado en el lenguaje de programación Python, mismo que, a través de una cámara web, obtiene las imágenes en tiempo real para efectuar una comparación con los rostros guardados en una base de datos...es_ES
dc.format.extent13 h.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuitoes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectInterferencia electromagnética - Modelos matemáticos - Tesis y disertaciones académicases_ES
dc.subjectCompatibilidad electromagnética - Normases_ES
dc.subjectDesarrollo científico y tecnológicoes_ES
dc.subject.otherTecnologíaes_ES
dc.subject.otherIngeniería electrónicaes_ES
dc.titleDiseño e implementación de un sistema embebido de reconocimiento facial para el control de acceso usando deep learninges_ES
dc.typebachelorThesises_ES
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