Ingeniero de Software
Fecha
2023
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Editor
Universidad Católica de Cuenca.
Resumen
In this project, face recognition, an essential component of interpersonal identification throughout history, has been explored, with the advancement of artificial intelligence and deep learning, a face recognition microservice was developed based on advanced algorithms, specifically using FaceNet-PyTorch. This approach overcomes the limitations of traditional methods, providing greater accuracy and adaptability in real-world situations, the microservices architecture offers modularity and scalability, while cosine similarity analysis on facial representations optimizes data management, overall, this project provides an effective and versatile solution for facial recognition, with potential to impact a wide range of applications.
Descripción
En este proyecto, se ha explorado el reconocimiento facial, un componente esencial de la identificación interpersonal a lo largo de la historia, con el avance de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, se desarrolló un microservicio de reconocimiento facial basado en algoritmos avanzados, específicamente utilizando FaceNet-PyTorch. Este enfoque supera las limitaciones de los métodos tradicionales, brindando mayor precisión y adaptabilidad en situaciones del mundo real, la arquitectura de microservicios ofrece modularidad y escalabilidad, mientras que el análisis de similitud de cosenos en las representaciones faciales optimiza la gestión de datos, en conjunto, este proyecto aporta una solución efectiva y versátil para el reconocimiento facial, con potencial para impactar en una amplia gama de aplicaciones.
Palabras clave
Detección, reconocimiento, microservicios, rasgos, rostros
Citación
Tenesaca Pesantez, J. y Yanza Saca, G. (2023). Microservicio web para la detección de rostros. [Trabajo de titulación]. Universidad Católica de Cuenca.
