Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/20.500.12394/16207
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dc.contributor.advisorGamarra Moreno, Job Danieles_PE
dc.contributor.authorTucto Leon, Cristhian; ; Arauco Medrano,es_PE
dc.contributor.authorChurampi Rosales, Branco Edinsones_PE
dc.contributor.authorArauco Medrano, Merly Milagroses_PE
dc.date.accessioned2025-01-13T22:31:52Z-
dc.date.available2025-01-13T22:31:52Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationTucto, C.; Churampi, B.; Arauco, M. (2024) "Reconocimiento facial para la identificación de postulantes en el proceso de admisión 2023 de la Universidad Nacional Intercultural de la Selva Central Juan Santos Atahualpa". Tesis para optar el título profesional de Ingeniero de Sistemas e Informática, Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática, Universidad Continental, Huancayo, Perú.es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12394/16207-
dc.description.abstractLa Universidad Nacional Intercultural de la Selva Central Juan Santos Atahualpa reconoce la problemática creciente de suplantación de identidad en los procesos de admisión, una situación que afecta no solo a su institución, sino también a otras universidades que enfrentan un incremento en el número de postulantes cada año. Consciente de esta realidad, la universidad ha decidido abordar esta cuestión con mayor precisión y certeza, aspirando a alcanzar un nivel de precisión en la identificación del postulante superior al 90 %. El objetivo de esta investigación es desarrollar una aplicación de reconocimiento facial destinada a identificar y evitar la suplantación de los postulantes durante el proceso de admisión 2023 de la mencionada universidad. Se ha optado por un enfoque convencional o en cascada para el desarrollo de la aplicación, dada su relevancia para asegurar un proceso de postulación justo y equitativo. En cuanto a la metodología empleada, se siguió un enfoque clásico o en cascada. La recopilación de datos se llevó a cabo mediante encuestas y entrevistas con el rector y el jefe del departamento de admisiones. La aplicación de reconocimiento facial se desarrolló utilizando Amazon Rekognition, un servicio de AWS que proporciona modelos avanzados de reconocimiento de imágenes. Las pruebas realizadas con 77 estudiantes y sus respectivas fotografías demostraron un alto grado de eficacia. Durante el despliegue de la aplicación de reconocimiento facial se confirmó que la probabilidad de acierto superaba el 90 %. Este método se reveló ventajoso para identificar a los postulantes antes de su ingreso al lugar de evaluación, ofreciendo una solución efectiva al problema planteado en los exámenes de admisión.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.format.extentxv, 140 páginases_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Continentales_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Continentales_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - Continentales_PE
dc.subjectAlgoritmoses_PE
dc.subjectReconocimiento de imágeneses_PE
dc.title"Reconocimiento facial para la identificación de postulantes en el proceso de admisión 2023 de la Universidad Nacional Intercultural de la Selva Central Juan Santos Atahualpa"es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
dc.rights.licenseAttribution 4.0 International (CC BY 4.0)es_PE
dc.rights.accessRightsAcceso abiertoes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas e Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Continental. Facultad de Ingeniería.es_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas e Informáticaes_PE
thesis.degree.programPregrado presencial regulares_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.advisor.dni19914381-
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-3395-6311es_PE
renati.author.dni75557408-
renati.author.dni47839405-
renati.author.dni70041970-
renati.discipline612156es_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE
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IV_FIN_103_TE_Tucto_Leon_Churampi_Rosales_Arauco_Medrano_2024.pdfTucto Leon, Cristhian; Churampi Rosales, Branco Edinson; Arauco Medrano, Merly Milagros8.95 MBAdobe PDF
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