dc.contributor.advisor |
Aceituno Rojo, Miguel Romilio |
es_PE |
dc.contributor.author |
Mendoza Nina, Adderly |
es_PE |
dc.date.accessioned |
2024-11-26T15:12:10Z |
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dc.date.available |
2024-11-26T15:12:10Z |
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dc.date.issued |
2024-12-03 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/23352 |
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dc.description.abstract |
La 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.format |
application/pdf |
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dc.language.iso |
spa |
es_PE |
dc.publisher |
Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP |
es_PE |
dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
es_PE |
dc.rights.uri |
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es |
es_PE |
dc.subject |
Control biométrico |
es_PE |
dc.subject |
Proceso de admisión |
es_PE |
dc.subject |
Proceso de admisión |
es_PE |
dc.subject |
Seguridad en exámenes |
es_PE |
dc.title |
Sistema informático con reconocimiento facial para mejorar el control biométrico en el examen de admisión extraordinario de la Universidad Nacional del Altiplano Puno, 2024 |
es_PE |
dc.type |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
es_PE |
thesis.degree.name |
Ingeniero de Sistemas |
es_PE |
thesis.degree.discipline |
Ingeniería de Sistemas |
es_PE |
thesis.degree.grantor |
Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica, Electrónica y Sistemas |
es_PE |
dc.type.version |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
es_PE |
dc.publisher.country |
PE |
es_PE |
dc.subject.ocde |
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
es_PE |
renati.advisor.orcid |
https://orcid.org/0000-0002-9298-2579 |
es_PE |
renati.type |
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis |
es_PE |
renati.level |
https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional |
es_PE |
renati.discipline |
612076 |
es_PE |
renati.juror |
Mamani Huacani, Zulema Lilian |
es_PE |
renati.juror |
Zanabria Galvez, Aldo Hernan |
es_PE |
renati.juror |
Bejar Gonzales, Victor Hugo |
es_PE |
renati.author.dni |
75360230 |
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renati.advisor.dni |
70398213 |
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