Uso de sistema de reconocimiento de iris basado en Deep Learning para la identificación humana en el control de acceso al área de tesorería del Gobierno Regional de Tacna - Tacna 2020

Abstract

Se realizó la investigación mediante el uso de un Sistema de Reconocimiento de Iris para controlar el acceso al área de Tesorería del Gobierno Regional de Tacna, específicamente a uno de sus ambientes ubicado en la sede Hipólito Unanue, donde se almacenan documentos vitales e importantes, cuyo proceso de control de acceso presenta deficiencias en aspectos de seguridad que ponen en riesgo la integridad de los activos del espacio físico en cuestión. Para ello, se estableció el objetivo general de determinar el nivel de seguridad para el proceso de control de acceso al almacén del área de Tesorería con la implementación de un Sistema de Reconocimiento de Iris basado en Deep Learning. Así mismo, se establecieron objetivos específicos: a) Determinar el nivel de seguridad en la identificación del personal durante el proceso de control de acceso, b) Determinar el nivel de seguridad en la autenticación del personal identificado durante el proceso de control de acceso, c) Determinar el nivel de seguridad en la autorización del acceso del personal autenticado durante el proceso de control de acceso, d) Determinar el nivel de seguridad en el registro de trazabilidad de accesos del personal durante el proceso de control de acceso. La investigación tomó como población y muestra a 15 personas pertenecientes al área de Tesorería. Se aplicó una investigación de tipo Aplicada y de nivel Experimental, y se utilizó el instrumento Prueba de Comprobación mediante la técnica Ficha de Evaluación para la obtención de la información correspondiente. Para el proceso estadístico, la información se analizó y consolidó mediante técnicas estadísticas, permitiendo la discusión de resultados según la contrastación de hipótesis mediante la prueba T de muestras relacionadas, aplicada a la variable dependiente. Esto permitió la obtención de resultados positivos, procediendo con la aceptación de la hipótesis general y específicas alternas, donde el Sistema de Reconocimiento de Iris mejoró significativamente los niveles de seguridad para el proceso de control de acceso, con un p-valor de 0,000 < 0,05 (nivel de significancia). Por ende, se concluyó que los niveles de seguridad para el proceso de control de acceso al almacén del área de Tesorería del Gobierno Regional de Tacna, mejoró en un 98,5% mediante el uso del Sistema de Reconocimiento de Iris basado en Deep Learning. Finalmente, se indicaron diversas recomendaciones y mejoras significativas a desarrollar en futuras investigaciones, para lograr el 100% de nivel de seguridad mediante el uso de la solución tecnológica propuesta.