Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Barrero Pérez, Jaime GuillermoTorres Montalvo, David AlfredoSánchez Suárez, Junior Raúl2022-04-202022-04-202022-03-292022-03-29https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/10055El COVID-19 ha suscitado problemáticas que han sacudido al mundo durante los últimos años y esto ha obligado a muchos campos de la ciencia a adaptarse a la nueva realidad que se está viviendo actualmente. Muchos de los sectores tecnológicos de la industria han puesto su enfoque en apoyar y reforzar las normas de bioseguridad para prevenir la propagación de este virus que ha cobrado la vida de millones de personas. En el presente proyecto se diseñaron tres algoritmos, que con la ayuda del aprendizaje automático y el montaje de bases de datos, pudieron determinar si un individuo lleva puesta correctamente una mascarilla facial o no. Este reconocimiento se realizó a través de la cámara de dispositivos embebidos como la Raspberry PI 3B+ y la Maix Go de Sipeed en donde fueron implementados dichos algoritmos. Se probaron y se aplicaron diferentes métodos de aprendizaje automático y se analizó su precisión y rendimiento mediante técnicas de análisis estadístico para buscar un algoritmo óptimo en cuestiones de precisión, rendimiento, costo computacional y tamaño que se adaptara lo mejor posible a los recursos limitados con los que cuenta el dispositivo embebido en el que se implementó. Finalmente, se compararon los algoritmo y se observó la viabilidad de cada uno de ellos para aplicaciones enfocadas a servir de apoyo para identificar a las personas que no cumplen estas normas de bioseguridad.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessCOVID-19MascarillasAprendizaje automáticoAnálisis estadísticoRedes neuronalesUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coCOVID-19Face maskMachine learnigStatistical analysisNeural Networkshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)