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dc.contributor.advisorAntonini, Sergio
dc.creatorAlbiero, Agustín
dc.creatorMerlano, Mario
dc.creatorCapraro, Luciano
dc.creatorGonzález Rojas, Santiago
dc.date.accessioned2020-02-07T14:32:07Z
dc.date.available2020-02-07T14:32:07Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/4261
dc.description.abstractN.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 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.es_ES
dc.formatapplication/zipes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectInteligencia Artificial, Cómputo en la nube, Serverless, Control de acceso, Control de acceso con Inteligencia Artificial, Amazon Web Serviceses_ES
dc.titleSistema de gestión y control de acceso de personal con Inteligencia Artificiales_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.description.affiliationFil: Albiero, Agustín. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Merlano, Mario. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: Capraro, Luciano. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentinaes_ES
dc.description.affiliationFil: González Rojas, Santiago. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata; Argentinaes_ES
dc.type.versionacceptedVersiones_ES
dc.rights.useAtribución (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.).es_ES
dc.rights.useAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*


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