Diseño y evaluación de un sistema de identificación facial de bajo costo - Quitian Rodríguez, Santiago (Corporación Universitaria Remington, 2025)
Las grandes superficies comerciales e instituciones públicas enfrentan desafíos crecientes en materia de seguridad y control de acceso. Los métodos tradicionales, como tarjetas magnéticas, sistemas de identificación manual o terminales de acceso cerrados, presentan vulnerabilidades significativas, limitaciones de escalabilidad y deficiencias en la gestión centralizada. Si bien el reconocimiento facial ha emergido como una alternativa tecnológica moderna y eficiente, su adopción se ve limitada por los altos costos de licenciamiento de los Sistemas de Gestión de Video Empresarial (VMS) comerciales, que pueden superar los $400.000 COP por cámara, representando una barrera económica significativa para pequeñas y medianas organizaciones. Esta investigación aborda dicha brecha económica mediante el diseño y evaluación de un sistema de identificación facial de bajo costo, orientado a su implementación en grandes superficies, garantizando eficiencia técnica, accesibilidad económica y viabilidad de despliegue. El proyecto se desarrolló bajo un enfoque de investigación aplicada con metodología cuantitativa en entorno controlado, integrando herramientas de software libre (OpenCV, algoritmos Haar Cascade, EigenFace, FisherFace y LBPH) con hardware accesible (cámaras USB, IP de múltiples fabricantes y dispositivos Raspberry Pi 4 y 5). El sistema implementado demostró compatibilidad con múltiples tipos de cámaras mediante protocolo RTSP, capacidad de procesamiento en tiempo real sin servidores externos, y escalabilidad comprobada al gestionar exitosamente hasta 4 flujos de video simultáneos en Raspberry Pi 5. Las pruebas de validación arrojaron una precisión de detección del 92% utilizando el dataset Labeled Faces in the Wild (LFW), confirmando la eficacia del enfoque algorítmico en plataformas de procesamiento de bajo costo. El análisis económico comparativo evidenció una reducción de costos superior al 85% frente a soluciones VMS comerciales equivalentes. Los resultados demuestran que es técnica y económicamente viable desarrollar soluciones de identificación facial funcionales, precisas y escalables sin recurrir a tecnologías propietarias costosas. Este enfoque promueve la democratización tecnológica con potencial de aplicación en instituciones educativas, pequeñas y medianas empresas, y sectores públicos que requieren sistemas de seguridad y control de acceso económicamente accesibles.
Keywords: Identificación facial; Bajo costo; OpenCV; Raspberry Pi; Visión artificial; RTSP; VMS de código abierto; Seguridad en computadores; Dispositivos de identificación por computador; Desarrollo de programas para computador