Abstract
En este proyecto, se ha explorado el reconocimiento facial, un componente esencial de la identificación interpersonal a lo largo de la historia, con el avance de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, se desarrolló un microservicio de reconocimiento facial basado en algoritmos avanzados, específicamente utilizando FaceNet-PyTorch. Este enfoque supera las limitaciones de los métodos tradicionales, brindando mayor precisión y adaptabilidad en situaciones del mundo real, la arquitectura de microservicios ofrece modularidad y escalabilidad, mientras que el análisis de similitud de cosenos en las representaciones faciales optimiza la gestión de datos, en conjunto, este proyecto aporta una solución efectiva y versátil para el reconocimiento facial, con potencial para impactar en una amplia gama de aplicaciones.
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Yanza-Saca, G. X., & Tenesaca-Pesántez, J. A. (2023). Microservicio web para la detección de rostros. MQRInvestigar, 7(3), 4018–4034. https://doi.org/10.56048/mqr20225.7.3.2023.4018-4034
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