Comparación de algoritmos basados en inteligencia artificial para la detección del uso del tapabocas

Abstract

Los métodos de detección de objetos son una tecnología relacionada con la visión artificial que permite reconocer patrones o clases específicas en las imágenes o videos. Algunos de sus principales usos son la detección de caras, detección de personas, rastreo de objetos. vigilancia, tránsito, entre otros. Actualmente estas implementaciones se han orientado a la detección de tapabocas por la necesidad de un monitoreo social desde el inicio del Covid-19, con el fin de controlar las poblaciones, garantizar el cumplimiento de las normas estipuladas por los diferentes gobiernos e instituciones privadas y así mismo para evitar la propagación del virus. Este protocolo experimental busca evaluar cuatro diferentes algoritmos de detección de tapabocas para determinar y comparar el desempeño y la eficiencia de estos.

Object detection methods are a technology related to artificial vision that allows recognizing patterns or specific classes in images or videos. Some of its main uses are face detection, people detection, object tracking, surveillance, traffic, among others. Currently these implementations have been oriented to face detection due to the need for social monitoring since the beginning of Covid-19, in order to control populations, ensure compliance with the rules stipulated by different governments and private institutions and also to prevent the spread of the virus. This experimental protocol seeks to evaluate four different detection algorithms to determine and compare their performance and efficiency.