Resumen:
La pandemia del covid-19 está provocando una crisis de salud a nivel mundial, una de las
recomendaciones de los científicos y gobiernos para evitar contagios es el uso de mascarilla.
Basados en esta precisión, el presente artículo muestra el desarrollo de un software que
permite detectar la mascarilla en distintos escenario usando el lenguaje de programación de
Python mediante las librerías de cv2, os, Numpy y Imutils, utilizando redes neuronales
convolucionales más eficaces que las redes neuronales comunes, las cuales fueron entrenadas
con el software Cascade Trainer GUI, usando diferentes cantidades de bases de datos desde
400 hasta 1400 imágenes para comparar los distintos tipos de precisión del sistema de
detección de la mascarilla. Sin embargo, de la primera base de datos no se obtuvo una buena
presión por una baja cantidad de falsos positivos, por lo cual a medida que se usa más datos
la precisión fue aumentando considerablemente hasta obtener una precisión de 92 % con
mascarilla y un 100% sin mascarilla.
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como openAccess