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Título : Sistema para la detección de uso de mascarilla utilizando técnicas de redes neuronales convolucionales.
Director(es): Galarza Zambrano, Eddie Egberto
Autor: Chiza Llambo, Juan Carlos
Palabras clave : CLASIFICADOR DE IMÁGENES
PROCESAMIENTO DE IMÁGENES
REDES NEURONALES
PYTHON - LEGUAJE DE PROGRAMACIÓN
Fecha de publicación : 28-abr-2022
Editorial: Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Maestría en Electrónica y Automatización Mención Redes Industriales.
Citación : Chiza Llambo, Juan Carlos (2022). Sistema para la detección de uso de mascarilla utilizando técnicas de redes neuronales convolucionales. Maestría en Electrónica y Automatización Mención Redes Industriales. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Extensión Latacunga.
Abstract: Con el auge de la digitalización y el proceso de automatización en el reconocimiento de imágenes, en estos días es atractivo para el apalancamiento de realizar tareas que son problemáticas para el ser humano realizarlo manualmente (Jain, 2019). En la actualidad debido a la pandemia mundial y el uso obligatorio de la mascarilla recomendado por la organización mundial de la salud (OMS) surge la necesidad de realizar un proceso de reconocimiento de uso de mascarilla en las personas para evitar la propagación y el contagio. Para el desarrollo de esta investigación nace la inminente necesidad de desarrollar técnicas de preprocesamiento, clasificador de imágenes y el método de aprendizaje profundo mediante redes neuronales convolucionales (DCNN) para que la computadora reconozca patrones para el cual será entrenado previamente y distinga dos formas puntuales y clasifique si utiliza o no mascarilla. Por lo cual se propone la implementación de un sistema de reconocimiento de uso de mascarillas programado en software libre Python y los resultados serán interpretados utilizando la biblioteca de aprendizaje automático Tensorflow desarrollado por Google. Esto permitiría aprovechar al máximo la aplicabilidad de la inteligencia artificial junto al procesamiento de imágenes y la necesidad actual de la detección de mascarillas. Además, serviría como base para futuras investigaciones en aplicaciones móviles.
URI : http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/30769
Aparece en las colecciones: Maestría en Electrónica y Automatización

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