Sistema de reconocimiento facial y de cubrebocas aplicando herramientas matemáticas para detectar el uso de mascarillas de bioseguridad como medida de prevención de COVID-19

Resumen

El presente trabajo está inspirado en la necesidad de precautelar la propagación del coronavirus, o también denominado COVID-19. Se presenta una propuesta de un prototipo de reconocimiento de rostros con un detalle adicional, la de identificar a personas que no están utilizando cubrebocas, elemento de bioseguridad tan necesario para evitar la propagación de esta enfermedad, sistema que ha sido desarrollado bajo la plataforma del software matemático avanzado llamado Matlab. Esta iniciativa nace de la necesidad de realizar un proyecto integrador dentro de la rama de las matemáticas avanzadas en la que era necesario utilizar este software, aplicando una herramienta interna de la transformada de Fourier, aplicación que encaja como una ayuda tecnológica importante dentro de un contexto de pandemia mundial. Se ha creído conveniente realizar este reconocimiento para detectar personas que no están utilizando la mascarilla de bioseguridad en cualquier espacio público, evitando de esta forma la posible propagación del coronavirus. Nuestra aplicación captura imágenes, realiza transformaciones de Fourier, transformada Z entre otras, las cuales son modificas a una escala de grises y ejecuta comparaciones con datos óseos y frecuencias previamente verificadas y estudiadas, para al final se comparan con una base de datos previamente obtenida, dando como resultado por un lado la identificación de personas y, por otro lado, la verificación si una persona está o no utilizando una mascarilla de bioseguridad, con márgenes de error muy bajos y que pueden ser comprobables. Los resultados de nuestros experimentos dan a conocer que esta propuesta puede ser factible de implementarla para un sinnúmero de proyectos en contextos de pandemia.