Desarrollo de un clasificador del uso correcto de mascarillas usando redes neuronales convolucionales

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dc.contributor.advisorGutiérrez Gutiérrez, Jorge Luis
dc.contributor.authorBenites Vera, Jorge Bryhan
dc.contributor.authorCastillo Quispe, José Samuel Alonso
dc.date.accessioned4/17/2023 12:23
dc.date.available4/17/2023 12:23
dc.date.issued2023
dc.descriptionCurrently, we are experiencing the aftermath of a pandemic that affected the entire _x000D_ world, reaching alarming levels, since the spread of the virus since its inception was very _x000D_ aggressive, reaching high peaks in the number of deaths worldwide. We are talking about _x000D_ COVID-19, a disease caused by the new coronavirus SARS-CoV-2 whose level of contagion _x000D_ is very high. Given this situation, preventive measures against contagion were chosen, within _x000D_ which the correct use of the mask was essential to stop the spread of contagion. We live with _x000D_ a new lifestyle where the mask is a garment for daily use which will be removed as the virus _x000D_ disappears, but if future respiratory diseases occur, they will be required again. We are _x000D_ exposed to future similar respiratory diseases._x000D_ In this sense, the present work aims to provide a classifier based on Convolutional _x000D_ Neural Networks which, based on a set of images of people using the mask correctly, people _x000D_ with a mask incorrectly put on and without a mask, can classify us in real time when a person _x000D_ has the mask correctly, as well as the implementation of a convolutional neural network _x000D_ model that will process the images and give us correct resultses_PE
dc.description.abstractActualmente, estamos viviendo las secuelas de una pandemia que afecto al mundo _x000D_ entero llegando a causar niveles alarmantes, ya que, la propagación del virus desde sus _x000D_ inicios fue muy agresiva alcanzando picos elevados del número de muertes a nivel mundial. _x000D_ Estamos hablando de la COVID-19, enfermedad causada por el nuevo coronavirus SARS CoV-2 cuyo nivel de contagio es muy elevado. Ante esta situación se optaron medidas _x000D_ preventivas al contagio dentro de las cuales el uso correcto de la mascarilla era _x000D_ imprescindible para frenar el avance de los contagios. Vivimos con un nuevo estilo de vida _x000D_ donde la mascarilla es una prenda de uso diario la cual con el avance de la desaparición del _x000D_ virus se retirará pero que de presentarse futuras enfermedades respiratorias serán nuevamente _x000D_ requeridas. Estamos expuestos a futuras enfermedades respiratorias similares._x000D_ En este sentido el presente trabajo tiene como objetivo brindar un clasificador basado _x000D_ en Redes Neuronales Convolucionales el cual a partir de un conjunto de imágenes de _x000D_ personas utilizando correctamente la mascarilla, personas con mascarilla mal puesta y sin _x000D_ mascarilla nos pueda clasificar en tiempo real cuando una persona tiene la mascarilla _x000D_ correctamente, así como también la implementación de un modelo red neuronal _x000D_ convolucional que procesara las imágenes y nos dará resultados acertadoses_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14414/16770
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional de Trujilloes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNITRUes_PE
dc.subjectRedes Neuronales Convolucionaleses_PE
dc.subjectProcesamiento de imagenes_PE
dc.subjectSistema clasificador de mascarillases_PE
dc.titleDesarrollo de un clasificador del uso correcto de mascarillas usando redes neuronales convolucionaleses_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineInformáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Trujillo.Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Informáticoes_PE
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