Implementación de un Prototipo Funcional de un Sistema de IA para la Detección de Personas Sospechosas Mediante Cámaras de Seguridad

Abstract

El presente trabajo de grado tiene como finalidad la creación de un sistema inteligente basado en técnicas de reconocimiento facial y aprendizaje profundo para la detección de intrusos mediante cámaras de seguridad. El objetivo principal es desarrollar un prototipo funcional que logre identificar personas no autorizadas en tiempo real, optimizando los procesos de control de acceso y reduciendo la dependencia de la supervisión humana. Para alcanzar este fin, se llevó a cabo una revisión del estado del arte en tecnologías de inteligencia artificial aplicadas a la seguridad, especialmente en el reconocimiento facial y sistemas de control de acceso. Posteriormente, se diseñó e implementó un sistema utilizando DeepFace como motor de reconocimiento facial, Flask como framework backend, OpenCV para captura de video, y MySQL con SQLAlchemy para la gestión de base de datos. La metodología empleada fue de tipo experimental, con un enfoque cuantitativo, evaluando el rendimiento del sistema mediante métricas como precisión, sensibilidad y latencia de respuesta. Los resultados obtenidos muestran que el sistema alcanza un 94% de precisión en la verificación facial de personas autorizadas, con una capacidad de análisis en tiempo real que permite generar alertas automáticas cuando se detecta un intruso. Se observó un comportamiento robusto en diferentes condiciones ambientales y niveles de iluminación, aunque se identificaron limitaciones frente al uso de mascarillas o elementos que obstruyen parcialmente el rostro. Como conclusión, el sistema propuesto representa un avance significativo en el fortalecimiento de la seguridad mediante tecnologías emergentes, con posibilidad de implementación en instituciones educativas, empresas, zonas residenciales y espacios públicos. Su modularidad y escalabilidad lo hacen adaptable a diferentes necesidades de control de acceso, promoviendo una gestión más eficiente y proactiva de la seguridad.