Troomes

Problema
Debido a la problematica actual en nuestro pais en razon a la delicuencia, muchos ciudadanos estamos a propensos a ser victimas de hurtos, aslatos, extorsiones y diferentes modalidades que los delicuentes emplean en para delinquir, por lo cual es necesario que estos delincuentes sean identifados en cualquier momento y que los ciudadanos puedan reconocerlos en tiempo real y de esa forma poder dar parte a la policia inmediatamente cuando sea necesrio.

Solucion
Se ha optado por implementar un aplicativo movil para el sistema operativo Android, el cual permitira que con tomar una fotografia alguna persona sospechosa, el ciudadano pueda conocer en tiempo real si la persona tiene o no tiene un orden de captura por la policia.
El aplicativo consultará a la base de datos de la Dirincri, en caso la fotografia de la persona sospechosa coincida con la alguna de la base de datos de la Dirincri, el aplicativo mostrará una alerta en la pantalla del telefono y dara la opcion para que el dueño del telefono envie una alerta a la policia con la ubicacion del sospechoso.
Para la implementacion del equipo se utilizaran las siguientes herramientas:

• OpenCV

OpenCV es una biblioteca libre de visión artificial originalmente desarrollada por Intel. OpenCV significa Open Computer Vision (Visión Artificial Abierta). Desde que apareció su primera versión alfa en el mes de enero de 1999, se ha utilizado en una gran cantidad de aplicaciones, y hasta 2020 se la sigue mencionando como la biblioteca más popular de visión artificial.1 Detección de movimiento, reconocimiento de objetos, reconstrucción 3D a partir de imágenes, son sólo algunos ejemplos de aplicaciones de OpenCV.

• Haar

El algoritmo Haar se basa en la extracción de características a partir de lo que se conoce como imágenes integrales mediante las máscaras de Haar. En estas imágenes integrales el objetivo consiste en, considerar regiones rectangulares adyacentes, en una ventana de detección, y sumar la intensidad de los píxeles en cada región, calculando después la diferencia entre estas sumas. Esta suma permite clasificar distintas secciones de la imagen.

• Filtro en cascada

Filtro en cascada El detector de Viola-Jones usa la técnica de Adaboost, pero organiza los clasificadores como una cascada de nodos de rechazo. Este proceso en cascada hace que, para cada nodo, un candidato sea clasificado como “not in class” (“no de esta clase”) termine instantáneamente el cálculo computacional. Tan sólo el candidato que logre atravesar la cascada entera será clasificado como un rostro. De esta manera el coste computacional se reduce significativamente, ya que la mayoría de áreas que no contienen el objeto de interés son rechazadas en alguna de las etapas de nuestra cascada

• PHP/MYSQL

Para la elaboracion de los web service que conecten con la base de datos de la Policía Nacional del Perú y para el almacenaje de las imagenes se utilizara el lenguaje PHP y y la base de datos Mysql.