Sistema de reconocimiento de patrones de vestimenta para el proceso de búsqueda de personas desaparecidas en el Mercado Modelo

Abstract

La desaparición de personas afecta los derechos fundamentales, donde los niños y adultos mayores son los más vulnerables. En Colombia se registró 2015 personas desaparecidas. En septiembre del 2024, Perú presentó 1411 denuncias de personas desaparecidas, donde Lambayeque tiene 69 registros. En julio, agosto y septiembre del 2023, Chiclayo tuvo un promedio de 43 personas desaparecidas. Ante ello, la investigación presenta como objetivo general implementar un sistema de reconocimiento de patrones de vestimenta para la búsqueda de personas desaparecidas en el Mercado Modelo, utilizando un algoritmo de Deep Learning. La metodología para el desarrollo del producto acreditable integra el modelo de Machine Learning con la metodología ágil Extreme Programming (XP). Las fases abarcan la recopilación, preparación de los datos, la selección y entrenamiento del algoritmo, luego las pruebas que verifican la precisión del producto acreditable al identificar personas a partir de su vestimenta. El algoritmo seleccionado, Mask R-CNN permite detectar y segmentar con precisión las prendas de la persona desaparecida en tiempo real a través de imágenes de una cámara. Además, la interfaz de usuario ha cumplido con los estándares de calidad de la adecuada funcionalidad, seguridad, usabilidad y eficiencia de desempeño en el sistema según la norma ISO/IEC 25010:2011. Los resultados indican que la investigación del producto acreditable identifica personas desaparecidas por la categoría y color de la prenda superior e inferior con un 85% de precisión, reduciendo el tiempo de respuesta y mejorando la identificación de personas desaparecidas en un entorno dinámico como el Mercado Modelo.

The disappearance of people affects fundamental rights, with children and the elderly being the most vulnerable. In Colombia, 2,015 people were reported missing. In September 2024, Peru filed 1,411 missing persons reports, with Lambayeque accounting for 69 of them. In July, August, and September of 2023, Chiclayo had an average of 43 missing persons. Given this situation, the research aims to implement a clothing pattern recognition system for searching for missing persons in the Mercado Modelo, using a Deep Learning algorithm. The methodology for developing the accredited product integrates the Machine Learning model with the agile Extreme Programming (XP) methodology. The phases include data collection and preparation, algorithm selection and training, and subsequent testing to verify the accuracy of the accredited product in identifying people based on their clothing. The selected algorithm, Mask R-CNN, allows for the accurate detection and segmentation of missing persons' clothing in real time using camera images. Furthermore, the user interface has met the quality standards for proper functionality, security, usability, and performance efficiency in the system according to ISO/IEC 25010:2011. The results indicate that the accredited product research identifies missing persons by the category and color of their upper and lower garments with 85% accuracy, reducing response time and improving the identification of missing persons in a dynamic environment such as the Mercado Modelo.