El presente trabajo de investigación tiene como finalidad diseñar un sistema de reconocimiento de imágenes orientado a la detección automática de pistolas y la identificación facial de personas involucradas en actos delictivos, mediante redes neuronales convolucionales como YOLOv8, modelo especializado en detección de objetos en tiempo real, e InsightFace, en su versión SCRFD con ArcFace-R100, orientado al reconocimiento facial de alta precisión. El estudio se desarrolla en el distrito de San Juan de Lurigancho, zona con mayor índice delictivo en Lima Metropolitana, donde se evidencia limitada capacidad para el monitoreo de múltiples cámaras de videovigilancia; además, la necesidad de que los operadores busquen visualmente eventos alternando entre videopantallas y la baja efectividad en la identificación de pistolas y rostros. Estas condiciones generan baja tasa de identifi...

El presente trabajo de investigación tiene como finalidad diseñar un sistema de reconocimiento de imágenes orientado a la detección automática de pistolas y la identificación facial de personas involucradas en actos delictivos, mediante redes neuronales convolucionales como YOLOv8, modelo especializado en detección de objetos en tiempo real, e InsightFace, en su versión SCRFD con ArcFace-R100, orientado al reconocimiento facial de alta precisión. El estudio se desarrolla en el distrito de San Juan de Lurigancho, zona con mayor índice delictivo en Lima Metropolitana, donde se evidencia limitada capacidad para el monitoreo de múltiples cámaras de videovigilancia; además, la necesidad de que los operadores busquen visualmente eventos alternando entre videopantallas y la baja efectividad en la identificación de pistolas y rostros. Estas condiciones generan baja tasa de identifi...