Primer lugar proyecto RECONOCIMIENTO FACIAL, área tecnología
Introducción y Objetivos
Desarrollado en el Instituto Nacional de San Miguel Tepezontes, este proyecto innovador implementó un sistema de reconocimiento facial económico y eficiente utilizando la placa ESP32-CAM, demostrando que la tecnología avanzada puede ser accesible para instituciones educativas. El sistema fue diseñado para:
Controlar el acceso a instalaciones escolares
Automatizar el registro de asistencia
Reemplazar métodos tradicionales (tarjetas o listas manuales)
Operar con bajo consumo energético (<5W)
Implementación Técnica
El prototipo destacó por su costo accesible (<$50 por unidad) y configuración optimizada:
Componentes principales:
ESP32-CAM (con chip AI integrado)
Cámara OV2640 (2MP)
Algoritmo LBPH (Local Binary Patterns Histograms)
Base de datos local en microSD
Funcionalidades clave:
Reconocimiento en 0.8 segundos por rostro
Precisión del 92% en condiciones de luz variable
Modo bajo consumo (activación por sensor PIR)
Capacidad para almacenar hasta 200 rostros
Year
2021
Institución
INSAMT
Servicios
Software, Robótica
Proyecto
Sistema de reconocimiento
Impacto y Resultados
Económico: Costo 20 veces menor que sistemas comerciales
Educativo:
4 estudiantes dominaron programación en C++ y machine learning básico
Replicado en 2 escuelas rurales
Seguridad:
Reducción del 100% en accesos no autorizados durante pruebas
Registro automático de asistencia con 98% de exactitud
Reconocimientos:
1er lugar en Feria CIMAT 2021
Mención especial por “Innovación de Bajo Costo”
*”La ESP32-CAM nos permitió democratizar la tecnología de reconocimiento facial, llevándola de laboratorios elitistas a aulas públicas”* – Prof. William Mejía
Innovación destacada:
✔ Sistema autónomo (sin necesidad de PC)
✔ Consumo energético equivalente a un foco LED
✔ Código abierto para replicación comunitaria
🔗 Evidencia: Publicaciones del Prof. William Mejía muestran:
Prototipo funcional en tamaño compacto (10x6cm)
Pruebas con estudiantes reales
Ceremonia de premiación 2021
