Reidentificación de personas consiste en reconocer si imágenes de dos personas obtenidas a través de un sistema de múltiples cámaras que no se superponen correspondan a la misma persona. A pesar de recientes avances en este campo, este problema aún permanece como un reto debido a que las imágenes en cámaras de viodevigilancia suelen ser de baja calidad, presentan cambios en la iluminación, así como variaciones en las poses de las personas. Métodos basados en aprendizaje profundo han alcanzado un notable avance en este tema, estos tienen como objetivo aprender las características que permitan discriminar de qué persona se trata dada una imagen. En esta tesis, proponemos un modelo diseñado desde cero que se apoya en la idea de función de perdida de tripletes (triplet loss) en redes neuronales convolucionales basados en partes del cuerpo en la reidentificación de personas, l...