En la presente investigación se optó por trabajar con tres modelos de redes neuronales convolucionales particulares para la detección de mascarillas, y se evaluó la capacidad de reconocimiento de una persona usando mascarilla, sin mascarilla y haciendo mal uso de esta, justificando con valores numéricos y ecuaciones la que posee mayor efectividad al momento de la detección, utilizando para este cometido tres parámetros significativos como lo son: la matriz de confusión, la métrica Precision y la métrica Accuracy. En primer lugar, se realizó la adquisición de imágenes y seguidamente su procesamiento para conformar la base de datos, la cual se organizó en tres grupos que son: Con Mascarilla, conformada por 968 imágenes, Sin Mascarilla, conformada por 988 imágenes, y Mal Uso conformada por 967 imágenes, dándonos un total de 2923 imágenes. Teniendo la base de datos se proc...

En la presente investigación se optó por trabajar con tres modelos de redes neuronales convolucionales particulares para la detección de mascarillas, y se evaluó la capacidad de reconocimiento de una persona usando mascarilla, sin mascarilla y haciendo mal uso de esta, justificando con valores numéricos y ecuaciones la que posee mayor efectividad al momento de la detección, utilizando para este cometido tres parámetros significativos como lo son: la matriz de confusión, la métrica Precision y la métrica Accuracy. En primer lugar, se realizó la adquisición de imágenes y seguidamente su procesamiento para conformar la base de datos, la cual se organizó en tres grupos que son: Con Mascarilla, conformada por 968 imágenes, Sin Mascarilla, conformada por 988 imágenes, y Mal Uso conformada por 967 imágenes, dándonos un total de 2923 imágenes. Teniendo la base de datos se proc...