Sistema detección de rostros y mascarillas utilizando tensorflow en rasbperry pi3

[jfrancop]

Problema:
Debido a la problemática actual de la pandemia por el virus COVID19, se recomienda cubrirse la boca y nariz para no contagiarse, entonces surge la necesidad de tener un sistema el cual pueda identificar si la persona lleva mascarilla, como también identificarla. Puede ser usado en lugares como centros comerciales para evitar que personas sin mascarillas entren al establecimiento y así minimizar los contagios.
Solución propuesta:
Se opto por usar Raspberry pi3 por su bajo consumo de energía y la posibilidad de hacer uso de una WEBCAM, su sistema operativo Raspbian viene con python 3 por defecto, con su capacidad ethernet, es posible conectar a una base de datos MYSQL, el proceso de registro de datos del usuario, se realizara desde un formulario web hecho en PHP, a su vez se le integrara 2 leds ROJO y VERDE para indicar la autorización de pase del usuario.
A continuación se detalla las herramientas usadas:

• Raspberry PI3

Es un ordenador de placa reducida, ordenador de placa única u ordenador de placa simple (SBC) de bajo costo desarrollado en el Reino Unido por la Raspberry Pi Foundation

• Tensorflow 2.1

Es una biblioteca de inteligencia artificial de código abierto, que utiliza gráficos de flujo de datos para construir modelos. Permite a los desarrolladores crear redes neuronales a gran escala con muchas capas. TensorFlow se utiliza principalmente para: Clasificación, Percepción, Comprensión, Descubrimiento, Predicción y Creación.

• Keras 2.8

Keras es una biblioteca de red neuronal de código abierto escrita en Python. Es capaz de ejecutarse sobre TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, R, Theano o PlaidML. Diseñado para permitir una rápida experimentación con redes neuronales profundas, se enfoca en ser fácil de usar, modular y extensible.

• HAAR

Básicamente el rostro tiene aproximaciones donde se ubica los ojos, la nariz y boca, son características principales para la identificación de un usuario.

XML:https://github.com/opencv/opencv/blob/m ... efault.xml

• Cascading Classifier

Basado en la concatenación de varios clasificadores, utilizando toda la información recopilada de la salida de un clasificador dado como información adicional para el siguiente clasificador en la cascada.

Descargas:
https://jamesmccaffrey.wordpress.com/20 ... hon-3-6-5/
Paper:
https://www.semanticscholar.org/paper/A ... 292662f9f1
Demo:
https://www.youtube.com/watch?v=OSu7Dxj4O50