Implementar algoritmos de alto nivel para la detección de comportamientos sospechosos y reconocimiento facial

Abstract

Los sistemas de seguridad y monitoreo de movimientos en entornos controlados han mejorado confirme las necesidades de los usuarios, con el robot se propone utilizar un modelo de aprendizaje con varias herramientas de reconocimiento facial y de postura. Los componentes del robot y herramientas como MediaPipe para obtener mayor precisión en cuestión de percepción y captura de imagen así mismo como su procesamiento. Con las capacidades de visualización del robot junto con la correcta detección y reconocimiento facial y de movimientos generan resultados más que satisfactorios para este proyecto. La aplicación de MediaPipe y Opencv generan una correcta detección de rostros y de movimientos, así poder identificar patrones dentro de la detección junto con los sensores del robot Rosmaster X3 proporcionan un sistema efectivo de detección y autentificación de rostros y movimientos dentro de un entorno controlado. Este proyecto tiene el enfoque dirigido a la seguridad y control de un entorno con modelos de aprendizaje, así como el poder identificar y verificar la estabilidad del mismo. Esto se aplicará en un futuro cuando se demuestre su funcionamiento en la Facultad de Sistemas y Telecomunicaciones de la Universidad Estatal Península de Santa Elena.