Detecci?n del uso correcto de mascarillas utilizando una red neuronal convolucional para el ingreso de personas a un laboratorio de una universidad

Abstract

En la presente investigaci?n se opt? por trabajar con tres modelos de redes neuronales convolucionales particulares para la detecci?n de mascarillas, y se evalu? la capacidad de reconocimiento de una persona usando mascarilla, sin mascarilla y haciendo mal uso de esta, justificando con valores num?ricos y ecuaciones la que posee mayor efectividad al momento de la detecci?n, utilizando para este cometido tres par?metros significativos como lo son: la matriz de confusi?n, la m?trica Precision y la m?trica Accuracy. En primer lugar, se realiz? la adquisici?n de im?genes y seguidamente su procesamiento para conformar la base de datos, la cual se organiz? en tres grupos que son: Con Mascarilla, conformada por 968 im?genes, Sin Mascarilla, conformada por 988 im?genes, y Mal Uso conformada por 967 im?genes, d?ndonos un total de 2923 im?genes. Teniendo la base de datos se procedi? al entrenamiento de los tres modelos de redes neuronales convolucionales, la primera red utiliz? 3 capas convolucionales, la segunda red 5 capas convolucionales y la tercera red 7 capas convolucionales, a trav?s del Toolbox Deep Learning de Matlab, seguidamente se realiz? una comparaci?n entre las redes neuronales convolucionales para saber que red ser? la m?s indicada y llevarla a la simulaci?n respectiva. En cuanto a los resultados obtenidos, se evidenciaron que la red neuronal convolucional que posee m?s capas tiene un mejor desempe?o en el reconocimiento de la mascarilla, sin mascarilla y haciendo mal uso de esta, logrando clasificar 668 im?genes de 673 para la validaci?n, con una precision y accuracy del 99%, demostrado a trav?s de la matriz de confusi?n y c?lculo respectivo. Con este resultado se eligi? la tercera red neuronal convolucional particular para la detecci?n de mascarilla. Seguidamente se procedi? con la implementaci?n de la interfaz del proyecto a trav?s del App Designer del Matlab para su visualizaci?n en tiempo real. Finalmente, se recre? un ambiente parecido a la entrada de un laboratorio de una universidad, para su simulaci?n, logrando el correcto funcionamiento en el reconocimiento del uso correcto de la mascarilla.