Nuestro proyecto ilustra la importancia de la automatización en el mundo actual utilizando el concepto de reconocimiento facial. Como todos sabemos, la cara de una persona desempeña un papel importante a la hora de establecer su identidad. Este proyecto consiste en módulos de algoritmos OpenCV que se ejecutan en Python. Este esfuerzo también da a la gente esperanzas de una mayor improvisación y nuevas ideas a la luz de los inminentes avances en hardware y tecnología. El modelo tiene una tasa de precisión del 99,38% y ofrece una sencilla utilidad de línea de comandos para el reconocimiento facial. Esta herramienta es superior a los algoritmos genéricos porque sólo necesita una imagen para trabajar y no requiere conversión a escala de grises. Los algoritmos de cascada de Haar, LBPH y Eigenface necesitan miles de muestras para determinar la distancia entre puntos y píxeles de una imagen. La funcionalidad de correo electrónico integrada en la Raspberry Pi se utiliza para aprovechar la IoT. Para ello nos ayudamos del protocolo SMT. Puede haber planes para que el proyecto aumente la precisión y la velocidad del modelo en el futuro.