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dc.contributor.advisorAceituno Rojo, Miguel Romilioes_PE
dc.contributor.authorMendoza Nina, Adderlyes_PE
dc.date.accessioned2024-11-26T15:12:10Z
dc.date.available2024-11-26T15:12:10Z
dc.date.issued2024-12-03
dc.identifier.urihttps://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/23352
dc.description.abstractLa presente investigación se enfoca en los desafíos del control biométrico durante el proceso de admisión extraordinario de la Universidad Nacional del Altiplano, abarcando aspectos críticos como la precisión en la identificación, el tiempo de respuesta y la seguridad del sistema. Un control ineficaz en la identificación puede dar lugar a problemas de suplantación de identidad, mientras que una respuesta lenta puede ocasionar malestar entre los postulantes, lo que subraya la importancia de implementar herramientas tecnológicas precisas, ágiles y seguras que optimicen esta tarea. El objetivo principal de esta investigación fue mejorar el control biométrico mediante la implementación de un sistema con reconocimiento facial. El desarrollo del sistema se llevó a cabo utilizando la metodología Extreme Programming (XP), bajo un enfoque aplicado y cuantitativo, con un diseño cuasiexperimental de corte transversal. Se empleó un muestreo de tipo no probabilístico por conveniencia que abarcó a 100 postulantes. Los resultados obtenidos evidenciaron una mejora significativa en la precisión de identificación, incrementándola del 84% al 93%, y reduciendo el tiempo promedio de reconocimiento de 10 segundos a tan solo 2 segundos. Asimismo, el sistema desarrollado cumple con los estándares de seguridad establecidos, garantizando un proceso de identificación robusto y confiable. En conclusión, la implementación del sistema de reconocimiento facial para el control biométrico en el proceso de admisión ha demostrado ser una solución eficaz, contribuyendo de manera sustancial a mejorar la precisión, tiempo de control y la seguridad del proceso, reforzando así su aplicabilidad en entornos académicos que demandan un control riguroso y eficiente.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAPes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.eses_PE
dc.subjectControl biométricoes_PE
dc.subjectProceso de admisiónes_PE
dc.subjectProceso de admisiónes_PE
dc.subjectSeguridad en exámeneses_PE
dc.titleSistema informático con reconocimiento facial para mejorar el control biométrico en el examen de admisión extraordinario de la Universidad Nacional del Altiplano Puno, 2024es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica, Electrónica y Sistemases_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-9298-2579es_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales_PE
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorMamani Huacani, Zulema Lilianes_PE
renati.jurorZanabria Galvez, Aldo Hernanes_PE
renati.jurorBejar Gonzales, Victor Hugoes_PE
renati.author.dni75360230
renati.advisor.dni70398213


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