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Fernandez Sanchez, Juan Carlos (es_PE)
Medrano Gutierrez, Elvis Mario (es_PE)
Merino Barreto, Miguel Angel (es_PE)
2024-08-15T14:24:43Z
2024-08-15T14:24:43Z
2024-05-05
http://hdl.handle.net/10757/675245
En el contexto actual de nuestro mundo, la amenaza de enfermedades virales transmitidas por el aire y la exposición a gases tóxicos ha llevado a la adopción generalizada del uso de mascarillas faciales como una medida de protección esencial. A pesar de las regulaciones y directrices implementadas para garantizar el uso correcto de las mascarillas, la supervisión y el cumplimiento adecuado de estas medidas siguen siendo un desafío significativo. Para abordar esta problemática, este proyecto propone la aplicación de la inteligencia artificial (IA) a través de técnicas de Deep Learning y el algoritmo de Viola & Jones, respaldado por la versátil librería OpenCV. El objetivo principal es desarrollar un sistema capaz de detectar de manera precisa y eficiente el uso correcto o incorrecto de las mascarillas y realizar el reconocimiento facial de los infractores. Además, se implementa una función de monitoreo en tiempo real que permite un seguimiento continuo y la generación de informes analíticos para una gestión más efectiva y un control más preciso. Los resultados obtenidos muestran que nuestro enfoque supera a otros modelos investigados en la literatura y ofrece una solución innovadora para mejorar la seguridad en entornos que requieren el uso de mascarillas faciales. Con este proyecto, buscamos contribuir a la protección de la salud en un mundo afectado por amenazas invisibles.
In the current context of our world, the threat of airborne viral diseases and exposure to toxic gases has led to the widespread adoption of the use of face masks as an essential protective measure. Despite regulations and guidelines implemented to ensure the correct use of face masks, monitoring and proper enforcement of these measures remains a significant challenge. To address this issue, this project proposes the application of artificial intelligence (AI) through Deep Learning techniques and the Viola & Jones algorithm, supported by the versatile OpenCV library. The main objective is to develop a system capable of accurately and efficiently detecting the correct or incorrect use of masks and to perform facial recognition of offenders. In addition, a real-time monitoring function is implemented to allow continuous tracking and the generation of analytical reports for more effective management and more accurate control. The results obtained show that our approach is superior to other models investigated in the literature and offers an innovative solution to improve safety in environments that require the use of face masks. With this project, we aim to contribute to the protection of health in a world affected by invisible threats.
Tesis (es_PE)
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spa (es_PE)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_PE)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ (*)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) (es_PE)
Repositorio Académico - UPC (es_PE)
Deep Learning
COVID-19
Algoritmo de Viola & Jones
Reconocimiento Facial
Detección de mal Uso de Mascarilla
Inteligencia Artificial en entornos laborales
Viola & Jones Algorithm
Facial Recognition
Detection of mask misuse
Artificial Intelligence in work environments
Sistema de información para la detección del mal uso de las mascarillas de protección facial en una empresa privada usando Deep Learning y el algoritmo de Viola & Jones (es_PE)
Information system for the detection of the incorrect use of face masks in a private company using Deep Learning and the Viola & Jones algorithm
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). División de Estudios Profesionales para Ejecutivos (EPE) (es_PE)
Ingeniería de Sistemas (es_PE)
Licenciatura (es_PE)
Ingeniero de sistemas (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
9951869
https://orcid.org/0000-0001-5408-2230 (es_PE)
72759394
25836099
612076 (es_PE)
Coronado Gutierrez, Jaime Junior'S
Vargas Santa Cruz, Yeny Alejandra
Lucero Guevara, Delicia Esmeralda
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada societaria



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