Reconocimiento facial basado en aprendizaje profundo para aplicaciones de seguridad automotriz

Abstract

En el ámbito de la seguridad automotriz, las soluciones varían desde métodos básicos como candados y cerraduras hasta sistemas avanzados que emplean tecnologías de reconocimiento biométrico, como huella digital y detección facial. Este estudio presenta un algoritmo innovador de reconocimiento facial que autentica a los usuarios mediante el análisis de sus rostros en tiempo real. Utilizando el algoritmo Viola-Jones, se capturan y recortan las imágenes faciales, que luego se emplean para entrenar y probar la Red Neuronal Convolucional AlexNet. Como resultado, el sistema logra reconocer al usuario y permite el encendido del automóvil a través de un relevador. Los resultados obtenidos demuestran una efectividad promedio del 77.68%, alcanzando un máximo del 90% en algunos casos, lo que demuestra el potencial de esta aplicación en el contexto de la seguridad automotriz.