Detección automática de rostros con cubreboca o sin cubreboca para restringir el acceso a institución educativa

Resumen

El COVID19 (SARS CoV-2), hoy en dia es una de las
enfermedades que en la actualidad está causando pérdidas
humanas alrededor del mundo, es por eso que las entidades
gubernamentales buscan estrategias de detección en personas
para disminuir la cantidad de personas enfermas. Es por eso
que se están implementando técnicas con ayuda de
dispostivos que ayuden a detectar posibles personas
enfermas o bien denegar el acceso si no cumplen con
requisitos como traer un cubrebocas puesto. Es por eso que
en este trabajo se propone un sistema basado en deep
learning, que ayude a detectar automáticamente personas que
traen o no el cubrebocas puesto y ayude a que se prohiba la
entrada a personas que no traen el cubrebocas. El sistema
utiliza imágenes obtenidas de internet y otras que fueron
recopiladas en la región cercana a la institución donde se
implantará el sistema de detección. Al final este proyecto es
capaz de detectar personas que traen o no cubrebocas con
una precisión cercana al 99%, con lo cual se esperan
resultados prometedores.