Resumen:
Tanto en lugares públicos como privados, existen situaciones que pueden poner en peligro la seguridad de las personas y los bienes. El riesgo de delincuencia y actividades ilegales, como robos, vandalismo y violencia, son algunos de los problemas más comunes. Es por ello que muchos de ellos recurren a la instalación de sistemas de videovigilancia para aumentar la seguridad y prevenir accidentes. Los sistemas de videovigilancia pueden disuadir a los posibles delincuentes y proporcionar pruebas valiosas en caso de actividad ilegal, lo que ayuda a mantener la seguridad y la tranquilidad en los espacios públicos y privados. Los sistemas de videovigilancia pueden utilizar características de una persona, como características faciales y representativas de la vestimenta que está utilizando, para identificarla y realizar el seguimiento de la misma. Por lo que en este trabajo de investigación se usaron las características faciales y de color de vestimenta del torso de una persona obtenido mediante modelos no Holísticos, junto a modelos de Visión por Computadora y algoritmos de Machine Learning que pueden ser entrenados, con estas características, para identificar y seguir a una persona en las imágenes de video, lo que puede ser útil en situaciones de seguridad o en la búsqueda de un sospechoso. El sistema fue evaluado y validado en un entorno controlado conformado por dos cámaras una para el reconocimiento facial y la segunda cámara para la Re-Identificacion de la persona mediante el color de la vestimenta del torso en la cual participaron 5 personas.
