
Detección de mascarilla para COVID-19 a través de Aprendizaje Profundo usando OpenCV y Cascade Trainer GUI
Author(s) -
Luis Enrique Chuquimarca Jiménez,
S. Pinzon Tituana,
A. Rosales Pincay
Publication year - 2021
Publication title -
revista científica y tecnológica upse/revista científica y tecnológica upse
Language(s) - Spanish
Resource type - Journals
eISSN - 1390-7697
pISSN - 1390-7638
DOI - 10.26423/rctu.v8i1.572
Subject(s) - humanities , computer science , cartography , artificial intelligence , art , geography
La pandemia del covid-19 está provocando una crisis de salud a nivel mundial, una de las recomendaciones de los científicos y gobiernos para evitar contagios es el uso de mascarilla. Con base a esto, el presente artículo muestra el desarrollo de un software que permite detectar la mascarilla en distintos escenarios usando el lenguaje de programación de Python mediante las librerías de cv2, os, numpy y imutils, utilizando redes neuronales convolucionales más eficaces que las redes neuronales comunes, las cuales fueron entrenadas con el software Cascade Trainer GUI, usando diferentes canti-dades de bases de datos desde 400 hasta 1400 imágenes para comparar los distintos tipos de precisión del sistema de detección de la mascarilla. Sin embargo, la primera base de datos no se obtuvo una buena presión por una baja cantidad de falsos positivos, por lo cual a medida que se usa más datos la precisión fue aumentando considerablemente hasta obtener una precisión de 92 % con mascarilla y un 100% sin mascarilla.