Sistema de gestión y control de acceso de personal con Inteligencia Artificial

Autores
Albiero, Agustín; Merlano, Mario; Capraro, Luciano; González Rojas, Santiago
Año de publicación
2019
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Antonini, Sergio
Descripción
N.C.T.S.P es un sistema integral de control de acceso destinado a empresas y/u organizaciones que quieran regular de forma efectiva el flujo de personas dentro de su establecimiento. El propósito de este proyecto fue un desafío totalmente nuevo: desarrollar un software desde cero hasta alcanzar un producto consolidado y comercializable. Ya que no contábamos con los conocimientos iniciales sobre las tecnologías que utilizamos, tuvimos que hacer una previa investigación. A partir de ello desarrollamos habilidades en tecnologías como Python, servicios de Cloud como S3 y funciones Lambda de Amazon Web Service. La motivación fue que muchas organizaciones necesitan tener control de la gente que entra y sale de la misma y a su vez asegurarse que los que entran tengan realmente el permiso para hacerlo. A lo largo de la historia se han diseñado muchos métodos de control de acceso y en esta nueva era digital hemos visto varios, tales como aquellos que hacen uso de las tarjetas magnéticas o hasta huellas digitales. N.C.T.S.P. viene a revolucionar esto, siendo este un control de acceso basado en el reconocimiento facial, puede detectar, en cuestión de milisegundos, si la persona que está frente a la cámara tiene realmente el permiso para acceder o no. Buscamos reducir el porcentaje de falsos positivos o malas intenciones de empleados queriendo fraguar sus ingresos a determinados establecimientos tanto públicos como privados. Gracias a la ayuda de la inteligencia artificial N.C.T.S.P. puede tanto permitir como denegar el acceso a aquellas personas que realmente tengan el permiso para hacerlo, dejando así también un historial con todos los accesos permitidos hasta la fecha, permitiendo así un control absoluto hacia los empleados. Al finalizar el proyecto obtuvimos un producto estable con funcionalidades que agregan valor al control de acceso en las organizaciones. Listo para comercializarse y con posibilidad de mejora en futuras versiones.
Fil: Albiero, Agustín. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentina
Fil: Merlano, Mario. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentina
Fil: Capraro, Luciano. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentina
Fil: González Rojas, Santiago. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentina
Materia
Inteligencia artificial
Cómputo en la nube
Serverless
Control de acceso
Control de acceso con inteligencia artificial
Amazon Web Services
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2020-02-07T14:32:07Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/4261
Acceder
id RIAUTN_e91dd046e63f2115d2c9cf2b101c24e0
oai_identifier_str oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/4261
network_acronym_str RIAUTN
repository_id_str a
network_name_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
spelling Sistema de gestión y control de acceso de personal con Inteligencia ArtificialAlbiero, AgustínMerlano, MarioCapraro, LucianoGonzález Rojas, SantiagoInteligencia artificialCómputo en la nubeServerlessControl de accesoControl de acceso con inteligencia artificialAmazon Web ServicesN.C.T.S.P es un sistema integral de control de acceso destinado a empresas y/u organizaciones que quieran regular de forma efectiva el flujo de personas dentro de su establecimiento. El propósito de este proyecto fue un desafío totalmente nuevo: desarrollar un software desde cero hasta alcanzar un producto consolidado y comercializable. Ya que no contábamos con los conocimientos iniciales sobre las tecnologías que utilizamos, tuvimos que hacer una previa investigación. A partir de ello desarrollamos habilidades en tecnologías como Python, servicios de Cloud como S3 y funciones Lambda de Amazon Web Service. La motivación fue que muchas organizaciones necesitan tener control de la gente que entra y sale de la misma y a su vez asegurarse que los que entran tengan realmente el permiso para hacerlo. A lo largo de la historia se han diseñado muchos métodos de control de acceso y en esta nueva era digital hemos visto varios, tales como aquellos que hacen uso de las tarjetas magnéticas o hasta huellas digitales. N.C.T.S.P. viene a revolucionar esto, siendo este un control de acceso basado en el reconocimiento facial, puede detectar, en cuestión de milisegundos, si la persona que está frente a la cámara tiene realmente el permiso para acceder o no. Buscamos reducir el porcentaje de falsos positivos o malas intenciones de empleados queriendo fraguar sus ingresos a determinados establecimientos tanto públicos como privados. Gracias a la ayuda de la inteligencia artificial N.C.T.S.P. puede tanto permitir como denegar el acceso a aquellas personas que realmente tengan el permiso para hacerlo, dejando así también un historial con todos los accesos permitidos hasta la fecha, permitiendo así un control absoluto hacia los empleados. Al finalizar el proyecto obtuvimos un producto estable con funcionalidades que agregan valor al control de acceso en las organizaciones. Listo para comercializarse y con posibilidad de mejora en futuras versiones.Fil: Albiero, Agustín. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; ArgentinaFil: Merlano, Mario. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; ArgentinaFil: Capraro, Luciano. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; ArgentinaFil: González Rojas, Santiago. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; ArgentinaAntonini, Sergio2020-02-07T14:32:07Z2020-02-07T14:32:07Z2019info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/zipapplication/octet-streamhttp://hdl.handle.net/20.500.12272/4261spainfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-02-07T14:32:07Zhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Atribución (Attribution): En cualquier explotación de la obra autorizada por la licencia será necesario reconocer la autoría (obligatoria en todos los casos). No comercial (Non Commercial): La explotación de la obra queda limitada a usos no comerciales. Sin obras derivadas (No Derivate Works): La autorización para explotar la obra no incluye la posibilidad de crear una obra derivada (traducciones, adaptaciones, etc.).Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalreponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-10-01T11:57:50Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/4261instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-10-01 11:57:50.895Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse
dc.title.none.fl_str_mv Sistema de gestión y control de acceso de personal con Inteligencia Artificial
title Sistema de gestión y control de acceso de personal con Inteligencia Artificial
spellingShingle Sistema de gestión y control de acceso de personal con Inteligencia Artificial
Albiero, Agustín
Inteligencia artificial
Cómputo en la nube
Serverless
Control de acceso
Control de acceso con inteligencia artificial
Amazon Web Services
title_short Sistema de gestión y control de acceso de personal con Inteligencia Artificial
title_full Sistema de gestión y control de acceso de personal con Inteligencia Artificial
title_fullStr Sistema de gestión y control de acceso de personal con Inteligencia Artificial
title_full_unstemmed Sistema de gestión y control de acceso de personal con Inteligencia Artificial
title_sort Sistema de gestión y control de acceso de personal con Inteligencia Artificial
dc.creator.none.fl_str_mv Albiero, Agustín
Merlano, Mario
Capraro, Luciano
González Rojas, Santiago
author Albiero, Agustín
author_facet Albiero, Agustín
Merlano, Mario
Capraro, Luciano
González Rojas, Santiago
author_role author
author2 Merlano, Mario
Capraro, Luciano
González Rojas, Santiago
author2_role author
author
author
dc.contributor.none.fl_str_mv Antonini, Sergio
dc.subject.none.fl_str_mv Inteligencia artificial
Cómputo en la nube
Serverless
Control de acceso
Control de acceso con inteligencia artificial
Amazon Web Services
topic Inteligencia artificial
Cómputo en la nube
Serverless
Control de acceso
Control de acceso con inteligencia artificial
Amazon Web Services
dc.description.none.fl_txt_mv N.C.T.S.P es un sistema integral de control de acceso destinado a empresas y/u organizaciones que quieran regular de forma efectiva el flujo de personas dentro de su establecimiento. El propósito de este proyecto fue un desafío totalmente nuevo: desarrollar un software desde cero hasta alcanzar un producto consolidado y comercializable. Ya que no contábamos con los conocimientos iniciales sobre las tecnologías que utilizamos, tuvimos que hacer una previa investigación. A partir de ello desarrollamos habilidades en tecnologías como Python, servicios de Cloud como S3 y funciones Lambda de Amazon Web Service. La motivación fue que muchas organizaciones necesitan tener control de la gente que entra y sale de la misma y a su vez asegurarse que los que entran tengan realmente el permiso para hacerlo. A lo largo de la historia se han diseñado muchos métodos de control de acceso y en esta nueva era digital hemos visto varios, tales como aquellos que hacen uso de las tarjetas magnéticas o hasta huellas digitales. N.C.T.S.P. viene a revolucionar esto, siendo este un control de acceso basado en el reconocimiento facial, puede detectar, en cuestión de milisegundos, si la persona que está frente a la cámara tiene realmente el permiso para acceder o no. Buscamos reducir el porcentaje de falsos positivos o malas intenciones de empleados queriendo fraguar sus ingresos a determinados establecimientos tanto públicos como privados. Gracias a la ayuda de la inteligencia artificial N.C.T.S.P. puede tanto permitir como denegar el acceso a aquellas personas que realmente tengan el permiso para hacerlo, dejando así también un historial con todos los accesos permitidos hasta la fecha, permitiendo así un control absoluto hacia los empleados. Al finalizar el proyecto obtuvimos un producto estable con funcionalidades que agregan valor al control de acceso en las organizaciones. Listo para comercializarse y con posibilidad de mejora en futuras versiones.
Fil: Albiero, Agustín. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentina
Fil: Merlano, Mario. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentina
Fil: Capraro, Luciano. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentina
Fil: González Rojas, Santiago. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentina
description N.C.T.S.P es un sistema integral de control de acceso destinado a empresas y/u organizaciones que quieran regular de forma efectiva el flujo de personas dentro de su establecimiento. El propósito de este proyecto fue un desafío totalmente nuevo: desarrollar un software desde cero hasta alcanzar un producto consolidado y comercializable. Ya que no contábamos con los conocimientos iniciales sobre las tecnologías que utilizamos, tuvimos que hacer una previa investigación. A partir de ello desarrollamos habilidades en tecnologías como Python, servicios de Cloud como S3 y funciones Lambda de Amazon Web Service. La motivación fue que muchas organizaciones necesitan tener control de la gente que entra y sale de la misma y a su vez asegurarse que los que entran tengan realmente el permiso para hacerlo. A lo largo de la historia se han diseñado muchos métodos de control de acceso y en esta nueva era digital hemos visto varios, tales como aquellos que hacen uso de las tarjetas magnéticas o hasta huellas digitales. N.C.T.S.P. viene a revolucionar esto, siendo este un control de acceso basado en el reconocimiento facial, puede detectar, en cuestión de milisegundos, si la persona que está frente a la cámara tiene realmente el permiso para acceder o no. Buscamos reducir el porcentaje de falsos positivos o malas intenciones de empleados queriendo fraguar sus ingresos a determinados establecimientos tanto públicos como privados. Gracias a la ayuda de la inteligencia artificial N.C.T.S.P. puede tanto permitir como denegar el acceso a aquellas personas que realmente tengan el permiso para hacerlo, dejando así también un historial con todos los accesos permitidos hasta la fecha, permitiendo así un control absoluto hacia los empleados. Al finalizar el proyecto obtuvimos un producto estable con funcionalidades que agregan valor al control de acceso en las organizaciones. Listo para comercializarse y con posibilidad de mejora en futuras versiones.
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019
2020-02-07T14:32:07Z
2020-02-07T14:32:07Z
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
info:ar-repo/semantics/tesisDeGrado
format bachelorThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/20.500.12272/4261
url http://hdl.handle.net/20.500.12272/4261
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
2020-02-07T14:32:07Z
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Atribución (Attribution): En cualquier explotación de la obra autorizada por la licencia será necesario reconocer la autoría (obligatoria en todos los casos). No comercial (Non Commercial): La explotación de la obra queda limitada a usos no comerciales. Sin obras derivadas (No Derivate Works): La autorización para explotar la obra no incluye la posibilidad de crear una obra derivada (traducciones, adaptaciones, etc.).
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv 2020-02-07T14:32:07Z
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Atribución (Attribution): En cualquier explotación de la obra autorizada por la licencia será necesario reconocer la autoría (obligatoria en todos los casos). No comercial (Non Commercial): La explotación de la obra queda limitada a usos no comerciales. Sin obras derivadas (No Derivate Works): La autorización para explotar la obra no incluye la posibilidad de crear una obra derivada (traducciones, adaptaciones, etc.).
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.format.none.fl_str_mv application/zip
application/octet-stream
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname:Universidad Tecnológica Nacional
reponame_str Repositorio Institucional Abierto (UTN)
collection Repositorio Institucional Abierto (UTN)
instname_str Universidad Tecnológica Nacional
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacional
repository.mail.fl_str_mv gestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.ar
_version_ 1877862376497217536
score 13.365483

Publicaciones similares