Modelos para el Reconocimiento e Identificación de Personas Utilizando una Cámara de Seguridad en Sistemas Embebidos

Este proyecto se centra en la aplicación de tecnologías avanzadas de reconocimiento facial para mitigar el índice de robo agravado en Guayaquil. El enfoque metodológico se estructura en cuatro fases clave. Inicialmente, se realizará un estudio bibliográfico exhaustivo sobre sistemas embebidos y el estado del arte en técnicas de reconocimiento facial y sus tecnologías asociadas. Posteriormente, se desarrollará un software embebido que se implementará en un dispositivo de hardware específico para facilitar el reconocimiento de individuos. La fase crucial implica la implementación de este sistema en medios de transporte público. El objetivo final es utilizar esta tecnología para identificar personas con antecedentes ilegales o penales en tiempo real, contribuyendo así a la seguridad ciudadana. El coordinador del proyecto aporta experiencia previa en Machine Learning, específicamente en Redes Neuronales Artificiales Evolutivas y Extreme Machine Learning, lo cual fundamenta el desarrollo técnico de la solución.<br/><br/><b>Objetivo</b>: <br/>Disminuir positivamente el índice de robo agravado en la ciudad de Guayaquil a través de la implementación de tecnologías de reconocimiento facial automática.<br/><br/><b>Líneas de investigación</b>: <br/>Sistemas informáticos e inteligencia artificial