Arquitectura de software para la aplicación de técnicas de reconocimiento facial a través de dispositivos IoT.

Trabajo de investigación"El reconocimiento facial cada vez se vuelve más importante debido a su amplia gama de aplicaciones, pero sigue siendo un reto cuando se enfrentan a grandes variaciones en las características de los datos biométricos y sobre todo cuando se trata de transportar información a través de la red de internet en el ámbito del internet de las cosas. Este trabajo de grado tiene como objetivo caracterizar los modelos de seguridad referentes al tratamiento de datos biométricos faciales, con la finalidad de proponer una arquitectura de software que contenga requerimientos de seguridad básicos necesarios, para el tratamiento de los datos involucrados en la aplicación de técnicas de reconocimiento facial, orientada a un entorno IoT."1. GENERALIDADES 2. OBGETIVOS 3. DELIMITACIONES 4. CRONOGRAMA 5. INSTRUMENTOS O HERRAMIENTAS UTIILZADAS 6. PRESUPUESTO 7. MARCOS DE REFERENCIA 8. METODOLOGIA 9. PRODUCTOS A ENTREGAR 10. DESARROLLO 11. TRABAJOS FUTUROS 12. CONCLUSIONES BIBLIOGRAFIA ANEXOS INTRODUCCIÓNEspecializaciónEspecialista en Seguridad de la Informació

Inference acceleration in deep neural networks on low-cost and low-consumption devices

Máster en Ingeniería Informática, Facultad de Informática UCM, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, Curso 2019/2020Este trabajo profundiza en el ámbito del Deep Learning o aprendizaje profundo. Analizaremos el estado del arte y nos centraremos en las tecnologías de aceleración de la fase de inferencia con dispositivos de bajo coste. Para ello, se ha realizado una aplicación de reconocimiento facial en vídeo sobre el que se han tomado medidas de consumo, rendimiento y escalabilidad. Para el despliegue de la aplicación, se han utilizado dos modelos distintos de red neuronal basados en Tensorflow, el Intel© OpenVINO™ Toolkit y los dispositivos Intel© Neural Compute Stick 2 para la aceleración de la inferencia. Con todo ello, se ha podido comprobar la utilidad de los dispositivos NCS2 para la aceleración de la fase de inferencia consiguiendo tiempos cercanos al real-time y mejorando el rendimiento de la red neuronal en escenarios de alta demanda.This paper deepens in the study of the acceleration of the inference phase using lowcost and low-powered devices. We we will analyze the state of the art and we will focus on the inference acceleration technologies used over embedded systems. For this purpose, a video face recognition application has been developed and measurements of consumption, performance and scalability have been taken. In order to deploy this application, two different Tensorflow-based CNNs have been used, optimized and deployed using the Intel© OpenVINO™ Toolkit and various Intel© Neural Compute Stick 2. With this, the usefulness of these kind of devices could be proven in order to accelerate the inferences of a general, not ad-hoc CNN, achieving promising frame rates in almost real time restrictions and increasing the performance in demanding situations.Depto. de Arquitectura de Computadores y AutomáticaFac. de InformáticaTRUEunpu

Sistema electrónico con aplicación IOT para monitoreo facial que brinde estimadores de desconcentración del estudiante universitario en el aula a escala de laboratorio

El sistema de monitoreo facial para determinar la desconcentración en estudiantes universitarios, es un sistema que tiene como objetivo brindar estimadores de desconcentración de los estudiantes de la carrera de Ingeniería en Electrónica y Redes de Comunicación de la Universidad Técnica del Norte. Para el desarrollo de este sistema se emplearon herramientas de visión artificial mediante el uso de librerías de OpenCv y scripts de Phyton. El hardware utilizado fue una placa Raspberry Pi 2 Modelo B y el módulo Pi Camera para la detección del rostro. Se realizó una fase de levantamiento de información de la situación actual con lo cual se determinó que la principal causa de desconcentración de los estudiantes se debe a la fatiga y a la falta de horas de descanso. Se tomaron en cuenta las variables de número de pestañeos y número de bostezos como factores fisiológicos que determinan si una persona está cansada o no. Se realizaron pruebas preliminares y pruebas finales que permitieron verificar el correcto funcionamiento del sistema de monitoreo facial, éste permite identificar la fatiga en los estudiantes y por lo tanto la relaciona con la falta de concentración, los datos obtenidos son subidos en tiempo real a una plataforma en Internet donde los docentes pueden visualizar los estimadores de desconcentración en sus periodos académicos

Investigación, diseño y prototipo de software para localización e identificación de especímenes utilizando IOT (Caso práctico: mascotas pérdidas o robadas)

Actualmente en el país se tiene una cifra poco confiable de las pérdidas de mascotas, ya que no existe un sistema para reportar oficialmente dichos casos; esto se ha convertido en uno de los problemas más comunes en los hogares que los acogen, según encuestas 6 de cada 10 hogares colombianos cuentan con animales domésticos (El Espectador, 2015). Con el desarrollo de la investigación, se obtuvo información que también beneficiara a la comunidad en general ya que el mismo dispositivo a desarrollar podría también ser usado para otras aplicaciones tales como búsqueda de personas mayores, discapacitados y niños perdidos. Se debe tratar de mitigar el riesgo de pérdida y buscar una forma de encontrar los animales perdidos de manera fácil y rápida, debido a que la cantidad de animales abandonados es bastante alta ocasionando una problemática ambiental y social (Redacción el Tiempo, 2013). Con este proyecto se investigó, analizó y diseño una herramienta que permitió encontrar e integrar soluciones y adaptarlas al problema de perdida de mascotas, teniendo en cuenta el concepto de internet de las cosas (IoT) y los dispositivos móviles. Adicional se tuvieron en cuenta los dispositivos usados en la actualidad con el fin de realizar una comparativa y verificar el avance que se ha tenido en este campo. Se buscaron tecnologías tanto emergentes como existentes y se realizó una comparación para determinar a partir de lo investigado, cual fue la solución más viable y si de alguna forma estas se pueden integrar, para construir un sistema más completo; se tuvieron en cuenta aspectos como rastreo, identificación, conectividad y usabilidadIngeniero de Sistemaspregrad

使用人工智能进行情感分析以改善虚拟课堂的教学过程

Introduction: In recent years, the teaching-learning process has been changing from face-to-face to virtual mode progressively worldwide, this was significantly accelerated due to the COVID-19 pandemic, where the classroom went from face-to-face to virtual format, affecting all levels of education, many countries had to make a leap to digital knowledge more out of necessity than technological growth, which leads to seeking solutions to new problems from the virtual environment. Today in the new normal from now on, the virtual environment will be developed in parallel with the face-to-face environment. The objective of this research was to identify the emotional state that students have in the virtual classroom, to allow the teacher to evaluate the perception that students have during their class session and thus improve their teaching-learning strategies in real time. Method: An application in artificial intelligence with neural networks was proposed to capture the emotional state of students in the virtual classroom in real time to show the teacher the perception of their students during the virtual class session. Results: The results obtained allow to show the states of the group of students so that the teacher can perceive the sensation within their students at the time of the class and thus improve their teaching-learning strategies in real time. Conclusions: It is concluded that it is an efficient form of continuous improvement for active learning processes within the classroom in real time.Introducción: En los últimos años, el proceso de enseñanza-aprendizaje ha ido cambiando del modo presencial al virtual de forma progresiva a nivel mundial, esto se aceleró significativamente a causa de la pandemia del COVID-19 afectando todos los niveles de la educación, muchos países tuvieron que dar un salto al conocimiento digital, más por necesidad que por crecimiento tecnológico, lo cual originó buscar soluciones a los nuevos problemas a partir del entorno virtual. Hoy en la nueva normalidad, el entorno virtual se desarrollará paralelamente con el entorno presencial. El objetivo de la presente investigación fue identificar el estado emocional que tienen los estudiantes en el aula virtual, para permitir al docente evaluar la percepción que tienen los estudiantes durante su sesión de clase y así mejorar sus estrategias de enseñanza-aprendizaje en tiempo real. Método: Se propuso una aplicación de inteligencia artificial con redes neuronales que permiten capturar el estado emocional de los estudiantes dentro del aula virtual en tiempo real para mostrar al docente la percepción de sus estudiantes durante la sesión de clase virtual. Resultados: Los resultados obtenidos muestran el estado emocional de los estudiantes dentro del aula, para que el docente pueda evaluar y así mejore en tiempo real sus estrategias dentro del proceso enseñanza-aprendizaje. Conclusiones: Se concluye que es una forma eficiente de mejora continua para los procesos del aprendizaje activo dentro del aula en tiempo real.Введение: В последние годы во всем мире процесс преподавания-обучения постепенно переходит от очного к виртуальному режиму, это значительно ускорилось из-за пандемии COVID-19, затронувшей все уровни образования, многим странам пришлось совершить скачок к цифровым знаниям, больше из-за необходимости, чем из-за технологического роста, который возник для поиска решений новых проблем из виртуальной среды. Сегодня, в условиях новой нормальности, виртуальная среда будет развиваться параллельно с очной средой. Целью данного исследования было определить эмоциональное состояние студентов в виртуальном классе, чтобы позволить преподавателю оценить восприятие студентов во время занятия и таким образом улучшить свои стратегии преподавания-обучения в режиме реального времени. Метод: Было предложено приложение искусственного интеллекта с нейронными сетями для захвата эмоционального состояния студентов в виртуальном классе в реальном времени, чтобы показать преподавателю восприятие своих студентов во время сеанса виртуального класса. Результаты: полученные результаты показывают эмоциональное состояние учеников в классе, чтобы учителя могли оценить и улучшить свои стратегии в процессе преподавания-обучения в режиме реального времени. Выводы: Сделан вывод, что это эффективная форма непрерывного совершенствования процессов активного обучения в классе в режиме реального времени.引言：近年来，全球范围内的教学过程逐渐从面对面向虚拟模式转变。由于 COVID-19 疫情影响了各级教育，这一进程显着加快，许多国家不得不做出飞速补充数字知识，而不仅仅是技术的增长。这一必要性促使我们从虚拟环境中寻找新问题的解决方案。在新常态的今天，虚拟环境将与面对面环境并行发展。本研究的目的是确定学生在虚拟课堂中的情绪状态，让教师能够评估学生在课堂上的感受，从而实时改进他们的教学策略。 研究方法：我们提出了一个带有神经网络的人工智能应用程序，可以实时捕捉虚拟教室中学生的情绪状态，以向教师展示学生在虚拟课堂上的感受。 研究结果：获得的结果显示了学生在课堂上的情绪状态，以便教师在教学过程中实时评估并改进他们的策略。 研究结论：得出的结论是，它是一种持续改进课堂内实时主动学习过程的有效形式

Internet of Things and Artificial Vision, Performance and Applications: Literature Review

Internet of Things (or also known as IoT) is one of the technologies most named today because of the ability it envisages to connect all kinds of devices to the Internet. If to the potentialities of IoT we add another technology of high impact as It is the Artificial Vision we have a wide field of innovative applications, where the processing of images and video in real time allow the visualization of large amounts of data on the Internet. The main applications developed with IoT and Artificial Vision can be implemented in education, medicine, intelligent buildings, surveillance systems of people and vehicles, among others. This type of applications improves the quality of life of users, however, for their development an infrastructure is required that allows the convergence of different protocols and devices, but in a special way that can handle the different phases of the acquisition of images. In this work, a review of the beginnings, concepts, technologies and applications related to the Artificial Vision with the Internet of Things has been carried out to be able to understand in a precise way the impact of its application in daily life

Implementación de un sistema domótico de seguridad y control mediante IOT aplicado a un laboratorio.

This project focuses on the development of a secure access control system based on the Internet of Things (IoT) with the objective of improving the operation of the Additive and Subtractive Manufacturing Laboratory. The conception of this system focuses on two fundamental components: access management to the laboratory and control through IoT. One of the essential pillars is related to the management of people entering the laboratory. To this end, the implementation of a system that enables access through facial recognition, card reading or RFID key fobs, as well as through IoT via the Telegram platform, has been proposed. In addition, the aim is to keep a visual record of the people who enter the laboratory. On the other hand, it highlights the importance of light control, which translates into the ability to automatically turn lights on and off. This function is especially useful for preventing energy waste, as well as for controlling power outlets, since 3D printers are connected that continue to consume energy even when they are not in use. To determine the system configuration, an analysis of various microcontrollers that could be considered is carried out. In addition, sizing criteria are applied to each of the key aspects of the system. The overall evaluation of the system yields results with a success rate of over 90% in each of the aspects evaluated. In addition to its current performance, the system has the capacity to be improved and upgraded, since programmable microcontrollers are used.El presente proyecto se centra en el desarrollo de un sistema seguro de control de acceso basado en Internet de las cosas (IoT) con el objetivo de mejorar el funcionamiento del Laboratorio de Manufactura Aditiva y Sustractiva. La concepción de este sistema se focaliza en dos componentes fundamentales: el control de acceso e IoT al laboratorio. Uno de los pilares esenciales se relaciona con el control de acceso de las personas al laboratorio. Con este fin, se ha planteado la implementación de un sistema que posibilite el acceso mediante reconocimiento facial, lectura de tarjetas o llaveros RFID, así como a través de IoT por medio de la plataforma Telegram. Además, se busca mantener un registro visual de las personas que ingresan al laboratorio. Por otro lado, se destaca la importancia del control lumínico, el cual se traduce en la capacidad de encender y apagar automáticamente las luces. Esta función resulta especialmente útil para prevenir el desperdicio de energía, así como para el control de tomacorrientes, ya que se conectan impresoras 3D que continúan consumiendo energía incluso cuando no están en uso. Para determinar la configuración del sistema, se lleva a cabo un análisis de diversos micro controladores que podrían ser considerados. Además, se aplican criterios de dimensionamiento a cada uno de los aspectos clave del sistema. La evaluación global del sistema arroja resultados con un índice de éxito superior al 95% en cada uno de los aspectos evaluados. Además de su desempeño actual, el sistema posee la capacidad de ser mejorado y actualizado, ya que se emplean micro controladores programables

Sistema de reconocimiento facial para control de acceso a viviendas

Trabajo de InvestigaciónEste trabajo de grado presenta el desarrollo de un sistema de reconocimiento facial el cual permitirá el control de acceso a una casa. Debido a la alta inseguridad que se evidencia en la ciudad, por este hecho, se vio la necesidad de crear una solución que disminuya estos porcentajes de hurto. Con este sistema no solo se pretende brindar seguridad y confort al usuario si no incentivar el uso herramientas tecnológicas como el reconocimiento facial, y dispositivos que están en el mercado, para implementar un control de acceso para viviendas seguro y de un bajo costo.1. INTRODUCCIÓN 2. ANTECEDENTES Y JUSTIFICACIÓN 3. PLANTEAMIENTO Y FORMULACIÓN DEL PROBLEMA 4. MARCO DE REFERENCIA 5. OBJETIVOS 6. ALCANCES Y LIMITACIONES 7. METODOLOGÍA 8. RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN 9. DEFINICIÓN DE REQUERIMIENTOS 10. SELECCIÓN DE LAS HERRAMIENTAS DEL SISTEMA 11. IMPLEMENTACIÓN DEL PROTOTIPO 12. RESULTADOS ESPERADOS 13. CONCLUSIONES 14. RECOMENDACIONES Y TRABAJOS FUTUROS 15. BIBLIOGRAFÍA 16. ANEXOSPregradoIngeniero Electrónic

Propuesta de diseño de integración de un asistente de voz y un dispositivo IoT para la atención de trabajadores e invitados en una empresa de consultoría de TI

Los asistentes de voz se están convirtiendo en herramientas cada vez más populares en apoyo a las empresas en la optimización de tareas. Pueden ahorrar tiempo beneficioso y generar una mayor eficiencia para la empresa. Según conScore el 50% de todas las búsquedas serán por voz para el 2020. Sí sigue la tendencia, significa que habrá más búsquedas de voz que por teclado después del 2020. Este apoyo del uso de un asistente de voz en las empresas se debe a que hoy en día las nuevas características de habilidades permiten conectarse a un servidor de tercero y hacer con la información para cada fin según la empresa. Es por ello que el siguiente proyecto de investigación tiene por objetivo diseñar un asistente de voz basado en inteligencia artificial para la atención de trabajadores e invitados en una empresa de consultoría de TI. Donde permitirá reconocer mediante una cámara conectado a un dispositivo con asistencia por voz, y brindarle una atención agradable y satisfactoria. Sí bien este modelo se desarrolladora para una empresa de consultoría de TI, el proyecto está abierto a cualquier empresa que presente en su negocio una atención de recepción, por ejemplo en educación, tener un asistente en una biblioteca, donde el alumno converse con el asistente para ver la disponibilidad de un libro.Voice assistants are becoming increasingly popular tools to support businesses in optimizing tasks. They can save beneficial time and generate greater efficiency for the company. According to conScore, 50% of all searches will be by voice by 2020. If the trend continues, it means that there will be more voice searches than by keyboard after 2020. This support for the use of a voice assistant in companies is due to the fact that nowadays the new skills characteristics allow connecting to a third-party server and doing with the information for each purpose according to the company. That is why the following research project aims to design a voice assistant based on artificial intelligence for the attention of workers and guests in an IT consulting company. Where it will allow you to recognize through a camera connected to a device with voice assistance and provide you with a pleasant and satisfactory attention. Although this model was developed for an IT consulting company, the project is open to any company that presents a reception service in its business, for example in education, having an assistant in a library, where the student talks with the assistant to see the availability of a book.Campus Lima Centr