Resumen:
El uso de sistemas Re-Id de personas en distintos lugares y momentos es cada vez más común en nuestra sociedad, estos sistemas son implementados a través de modelos y/o algoritmos de Machine Learning y técnicas de Visión por Computadora. Para diferenciar a las personas, se utilizan patrones o características que pueden ser biométricas y soft-biométricas; para el primer tipo de características se utiliza el rostro de las personas, la huella digital, el tono de voz o la secuencia de ADN, y para el segundo tipo de características es utilizada la silueta corporal, textura y/o color de la piel, tatuajes, entre otras. Sin embargo, la implementación de la Re-Id presenta problemas como diferentes resoluciones de imágenes, cambios de iluminación, oclusiones, reflejos en el entorno, entre otros, lo que ha motivado a los investigadores a mejorar la precisión de la Re-ID de personas. Este trabajo propone la implementación de un sistema de Re-Identificación de personas que utiliza características faciales y soft-biométricas como es la silueta corporal, a través de técnicas de Visión por Computadora y modelos y/o algoritmos de Machine Learning en un ambiente controlado, para mejorar la detección de individuos en entornos complejos y mejorar la seguridad en lugares públicos y privados.
