Resumen:
El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar un sistema de Re-Identificación de personas mediante el uso de rasgos soft-biométricos (silueta corporal, color y textura de la ropa) y rasgos biométricos (rostro y marcha), utilizando modelos no holísticos, técnicas de Visión por Computadora y modelos y/o algoritmos de Machine Learning. Para ello se planteó un escenario controlado el cual se encuentra ubicado en los pasillos de la Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE Sede Latacunga. Este escenario consta de dos cámaras de videovigilancia, donde la primera cámara extrae las características biométricas y soft-biométricas de una persona mientras esta se encuentra caminando frente a la cámara, estos datos permiten a los modelos desarrollados obtener patrones únicos que servirán para un posterior reconocimiento. A su vez, la segunda cámara de seguridad re-identifica a la persona mientras esta se encuentra de espalda. Este sistema se desarrolló a través de un enfoque metodológico ágil por medio de la metodología Scrum, donde se llevaron a cabo 6 Sprints, cada uno con objetivos y entregables específicos. El primer sprint se centró en la obtención y preparación de datasets adecuados. Los sprints subsiguientes se dedicaron al desarrollo de modelos individuales: reconocimiento facial, identificación por la forma de caminar y características soft-biométricas. Posteriormente, se trabajó en la fusión de estos modelos para crear un sistema robusto y preciso. Finalmente, se realizó una fase de validación, ajustes y documentación. El sistema propuesto demostró ser eficiente en pruebas preliminares, presentado resultados acordes a la revisión de la literatura del proyecto.
