dc.contributorAVILES-CRUZ, Carlos;#0000-0002-2323-9335
dc.contributorZúñiga López, Arturo
dc.creatorElizalde Silva, Julio Cesar
dc.creatorElizalde Silva, Julio Cesar
dc.date.accessioned2023-03-06T18:27:04Z
dc.date.accessioned2023-07-20T16:20:24Z
dc.date.available2023-03-06T18:27:04Z
dc.date.available2023-07-20T16:20:24Z
dc.date.created2023-03-06T18:27:04Z
dc.date.issued2022-10
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11191/9485
dc.identifierhttps://doi.org/10.24275/uama.6732.9485
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7718716
dc.description.abstractDerivado de la pandemia que se vive en el mundo por el SARS-CoV-2 causante de la COVID- 19, la Organización Mundial de la Salud ha recomendado el uso del cubreboca. Por consiguiente, surge la necesidad de desarrollar un sistema que permita identificar a personas sin cubreboca y tomar su temperatura corporal. En el presente trabajo se ha desarrollado un modelo de aprendizaje profundo que permite la identificación de personas de manera frontal y de perfil sin cubreboca. El modelo toma como entrada un video que se transmite en tiempo real desde una cámara externa e identifica el rostro de la persona. Asimismo, se creó una alarma visual que muestra en la pantalla de la computadora cuando la persona no lleva puesto el cubreboca o lo usa de manera inadecuada junto con su temperatura corporal expresada en grados Celsius. El sistema alcanza una exactitud de 99% de buen reconocimiento de personas sin cubreboca.
dc.description.abstractDerived from the pandemic that the world is experiencing due to SARS-CoV-2, which causes COVID-19, the World Health Organization has recommended the use of a face mask. Therefore, the need arises to develop a system that allows identifying people without a mask and taking their body temperature. In the present work, a deep learning model has been developed that allows identifying people frontally and in profile without a mask. The model takes as input a video that is transmitted in real time from an external camera and identifies the person’s face. Likewise, a visual alarm was created that shows on the computer screen when the person is not wearing the mask or uses it improperly, along with their body temperature expressed in degrees Celsius. The system reaches an accuracy of 99% of good recognition of people without a mask.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Autónoma Metropolitana (México). Unidad Azcapotzalco. Coordinación de Servicios de Información.
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.rightsopenAccess
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas
dc.subjectCOVID-19, Temperatura Corporal, Modelo, Aprendizaje Profundo, Python. Body Temperature, Model, Deep Learning.
dc.titleSistema basado en inteligencia artificial para obtener la temperatura corporal de una persona e identificación de cubreboca
dc.typeTesis de maestría


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