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🧠 Sistema de Reconocimiento Facial para el Control de Asistencia

🎯 Objetivo General

Desarrollar un sistema de reconocimiento facial automatizado para el control de asistencia de estudiantes, mejorando la precisión y eficiencia en entornos educativos.


🎯 Objetivos Específicos

  • 🧬 Implementar un algoritmo de reconocimiento facial capaz de identificar a los estudiantes a partir de sus imágenes.
  • 🗂️ Integrar el sistema con una base de datos para almacenar y consultar los registros de asistencia.
  • 🖥️ Diseñar una interfaz de usuario amigable para facilitar el acceso de estudiantes al sistema.
  • 🌐 Validar el rendimiento del sistema en diferentes condiciones (iluminación, ángulos, variedad de rostros).
  • ⚡ Optimizar el tiempo de procesamiento para asegurar eficiencia en entornos con grandes volúmenes de estudiantes.

📌 Alcance

👥 Usuario objetivo

El sistema está diseñado para instituciones educativas, como escuelas y universidades.

📌 Funcionalidades principales

  • 🧑‍💻 Registro y reconocimiento facial
    Los estudiantes se registran mediante una imagen facial que será usada para su identificación automática.

  • 📅 Control de asistencia automatizado
    El sistema marca asistencia automáticamente al reconocer el rostro del estudiante al ingresar.

  • 🛠️ Interfaz de gestión
    Profesores y administradores pueden consultar y gestionar los registros mediante una interfaz web.

  • 🗃️ Base de datos de asistencia
    Cada asistencia es almacenada y consultable por nombre, fecha y otros filtros.


⚙️ Tecnologías

CategoríaHerramientas/LenguajesDescripción
💻 LenguajePythonDesarrollo principal del sistema, alta compatibilidad con visión por computadora.
📚 LibreríasOpenCV, NumPy, Pillow, Pandas, PyMySQLManejo de imágenes, datos y conexión con bases de datos.
🌐 Framework WebStreamlitInterfaz simple e interactiva para visualizar y gestionar el sistema.
🛢️ Base de DatosMySQL / SQLiteAlmacena la información facial y los registros de asistencia.
📷 Hardware RequeridoCámara Web, PC con recursos adecuadosCaptura de imágenes y procesamiento en tiempo real.

🧰 Librerías y Funciones

🔍 Visión por computadora

  • OpenCV (opencv-python)
    Captura, detección y procesamiento de imágenes en tiempo real.

  • Pillow
    Manipulación de imágenes (recorte, conversión, mejoramiento de calidad).

  • NumPy
    Procesamiento eficiente de datos y matrices.

💾 Manejo de Datos

  • Pandas
    Análisis y visualización de los datos de asistencia.

  • PyMySQL
    Comunicación entre Python y la base de datos MySQL.


🖥️ Interfaz de Usuario

  • Basada en Streamlit.
  • Intuitiva y fácil de usar.
  • Permite registro, visualización de datos y gestión de asistencia.

🧪 Requisitos de Hardware

ComponenteDescripción
📷 Cámara WebCaptura de imágenes faciales de los estudiantes.
🖥️ ComputadoraProcesamiento de imágenes y almacenamiento de datos.

💡 Este sistema se encuentra en desarrollo y está pensado como un apoyo tecnológico a las prácticas educativas modernas, alineado con el uso de inteligencia artificial en instituciones académicas.