Sistema de reconocimiento facial y de cubrebocas aplicando herramientas matemáticas para detectar el uso de mascarillas de bioseguridad como medida de prevención de COVID-19

El presente trabajo está inspirado en la necesidad de precautelar la propagación del coronavirus, o tambiéndenominado COVID-19. Se presenta una propuesta de un prototipo de reconocimiento de rostros con un detalleadicional, la de identificar a personas que no están utilizando cubrebocas, elemento de bioseguridad tannecesario para evitar la propagación de esta enfermedad, sistema que ha sido desarrollado bajo la plataformadel software matemático avanzado llamado Matlab. Esta iniciativa nace de la necesidad de realizar un proyectointegrador dentro de la rama de las matemáticas avanzadas en la que era necesario utilizar este software,aplicando una herramienta interna de la transformada de Fourier, aplicación que encaja como una ayudatecnológica importante dentro de un contexto de pandemia mundial. Se ha creído conveniente realizar estereconocimiento para detectar personas que no están utilizando la mascarilla de bioseguridad en cualquierespacio público, evitando de esta forma la posible propagación del coronavirus. Nuestra aplicación capturaimágenes, realiza transformaciones de Fourier, transformada Z entre otras, las cuales son modificas a unaescala de grises y ejecuta comparaciones con datos óseos y frecuencias previamente verificadas y estudiadas,para al final se comparan con una base de datos previamente obtenida, dando como resultado por un lado laidentificación de personas y, por otro lado, la verificación si una persona está o no utilizando una mascarilla debioseguridad, con márgenes de error muy bajos y que pueden ser comprobables. Los resultados de nuestrosexperimentos dan a conocer que esta propuesta puede ser factible de implementarla para un sinnúmero deproyectos en contextos de pandemia.