Prototipo de Sistema Web para el Registro y Monitoreo de Asistencia Académica Basado en Reconocimiento Facial

Abstract

El registro manual de asistencia académica presenta limitaciones estructurales relacionadas con la eficiencia, precisión y vulnerabilidad ante errores o suplantación de identidad, problemáticas que afectan a las instituciones educativas. Con el objetivo de dar solución, el presente trabajo de grado desarrolló un prototipo de sistema web para automatizar el registro y monitoreo de asistencia mediante reconocimiento facial, permitiendo la identificación automática de estudiantes y la generación de reportes estructurados por grupo y período académico. El desarrollo se llevó a cabo bajo la metodología ágil Scrum, facilitando la organización iterativa del trabajo, la adaptación ante cambios durante el proceso y la validación progresiva de cada componente implementado. El prototipo integra una interfaz web desarrollada en Vue.js 3, un backend en NestJS con TypeScript, un microservicio de reconocimiento facial construido con FastAPI con la librería InsightFace en Python y una base de datos PostgreSQL con la extensión pgvector para el almacenamiento y comparación de embeddings faciales. La seguridad del sistema se garantizó mediante autenticación con JWT, control de acceso basado en roles (RBAC) y despliegue contenerizado con Docker. La validación del prototipo se realizó mediante pruebas con seis estudiantes organizados en pares con similitud facial, evaluando el sistema bajo condiciones normales y de baja iluminación. En condiciones normales se alcanzó una exactitud del 100%, sin falsos positivos ni confusión entre identidades. En condiciones de baja iluminación la exactitud fue del 66.67%, atribuible a fallos en la etapa de detección facial y no a errores de clasificación. El prototipo demostró ser una solución funcional, segura y confiable para la automatización del registro de asistencia académica. La principal limitación identificada es la dependencia del sistema respecto a las condiciones de iluminación del entorno, aspecto a abordar en versiones futuras orientadas a su implementación institucional a mayor escala.