Alerta temprana de micro sueño usando reconocimiento de imágenes faciales bajo un ambiente controlado (2024)
La presente tesis aborda un estudio de los índices de accidentalidad y mortandad, generados por los microsueños en diferentes entornos laborales, especialmente en sectores industriales y servicio de transporte; para responder satisfactoriamente a este problema se considera oportuno la implementación de un sistema de visión por computadora no invasivo, mediante el procesamiento de imágenes digitales para la detección de patrones que conduzcan al microsueño bajo un ambiente controlado; este sistema tiene la capacidad de generar una señal de alerta visual y audible para cada evento y además dispone de una interfaz de usuario para que el sistema sea más interactivo; según estudios existen varios modelos funcionales para la detección de los microsueños; sin embargo su aplicación esta ligeramente enfocada a vehículos de carga y servicio público; para el desarrollo de este sistema fue necesario investigar el comportamiento fisiológico de los rasgos faciales para identificar patrones que conduzcan al microsueño, a partir de este estudio se considera fundamental parametrizar los parpados y el bostezo, teniendo en cuenta que todos los escenarios se encuentran debidamente controlados, es decir donde no hay presencia del viento y el nivel de luminosidad es igual o superior a los 60 lúmenes. A partir de estos parámetros se considera necesario respaldar el sistema de visión por computadora mediante proyectos de investigación en común, ya sea en territorio nacional e internacional, de acuerdo al campo de investigación se considera oportuno el diseño del algoritmo mediante el lenguaje de programación “Python”, ya que cuenta con un portafolio amplio para el procesamiento de imágenes digitales mediante diferentes técnicas de indexación; para evaluar el desempeño del algoritmo se implementa un dataset con una muestra de 55 rostros y se calcula el porcentaje de detección de microsueños mediante una matriz de confusión; finalmente se realizan pruebas del algoritmo bajo condiciones críticas para identificar los límites del programa donde el algoritmo no logra identificar patrones que conducen al microsueño.