El vertiginoso crecimiento y la precisión de la técnicas de Inteligencia Artificial (AI, del inglés Artificial Intelligence) permiten analizar grandes volúmenes de datos de forma rápida y eficiente. Siguiendo estas premisas, la aplicación de técnicas de reconocimiento facial en sistemas de seguridad (video-vigilancia) no quedan excentas y resultan es convenientes pues asistirían al desempeño humano en las labores de observación, interpretación y etiquetado de imágenes en tiempo real, a la vez que funcionaría como un sistema de alerta o alarma ante la presencia de intrusos. La implementación de estos sistemas puede llevarse a cabo con hardware relativamente barato y aprovechando la capacidad de procesamiento del clúster Big Data de la UCLV. Con la puesta en práctica del proyecto se dan soluciones a las problemáticas identificadas en la dirección de informatización asociadas a la gestión de cuentas por parte de los usuarios y a aplicaciones futuras relacionadas  a la detección de personal en áreas de interés. Con la implementación se pretenden 2 posibles contribuciones: en primer lugar, se ha de diseñar  un procedimiento que sea capaz de ensamblar un conjunto de datos a gran escala, minimizando al mismo tiempo la cantidad de anotaciones manuales involucradas. Este procedimiento se ha de desarrollar para caras, pero evidentemente es adecuado para otras clases de objetos, así como para tareas específicas. La segunda contribución ha de ser mostrar que una CNN profunda con la formación adecuada, puede lograr resultados comparables a los del estado de la técnica.