Modelos de aprendizaje automático en la detección e identificación de personas: una revisión de literatura - Niño Rondón, Carlos Vicente; Restrepo Chaustre, Yesenia; Castro Casadiego, Sergio Alexander (Ingeniería Solidaria, 2022)
Introducción: Este artículo es el resultado de la investigación titulada " Desarrollo de un prototipo para optimizar las condiciones de acceso al SENA-Pescadero utilizando inteligencia artificial y herramientas de código abierto", desarrollada en el Servicio Nacional de Aprendizaje en 2020.Problema: ¿Cómo identificar las técnicas de aprendizaje automático aplicadas a los procesos de visión por computador a través de una revisión bibliográfica?Objetivo: Determinar la aplicación, así como las ventajas y desventajas de las técnicas de aprendizaje automático enfocadas a la detección e identificación de personas.Metodología: Revisión sistemática de la literatura en 4 bases de datos bibliográficas y científicas de alto impacto, utilizando filtros de búsqueda y criterios de selección de información.Resultados: Técnicas de aprendizaje automático definidas como Análisis de Componentes Principales, Codificación Local de Coordenadas Regularizada de Etiquetas Débiles, Máquinas de Vectores de Soporte, Clasificadores en Cascada de Haar y EigenFaces y FisherFaces, así como su aplicabilidad en procesos de detección e identificación.Conclusiones: La investigación permitió identificar las principales técnicas de inteligencia computacional basadas en machine learning aplicadas a la detección e identificación de personas. Su influencia se mostró en varios casos de aplicación, pero la mayoría de ellos se centraron en la implementación y optimización de sistemas de control de acceso, o tareas en las que se requería la identificación de personas para la ejecución de procesosOriginalidad: A través de esta investigación se estudiaron y definieron las principales técnicas de machine learning utilizadas actualmente para la detección e identificación de personas.
Keywords: aprendizaje automático; detección de personas; identificación de personas; software; rendimiento