Desarrollar una aplicación móvil de visión por computador para el reconocimiento de prendas de vestir de las personas con discapacidad visual. - Soriano Roca, Kerly Elisa (2025)
El proyecto tiene como objetivo desarrollar una aplicación móvil para identificar patrones de prendas con sus respectivos colores, así como un sistema web que se permita subir imágenes de ropa, esta información alimentará el dataset del sistema, orientado a personas con problemas de reconocimientos de objetos y distinción de colores. El software cuenta con algoritmo de visión computacional que procesarán las imágenes capturadas en tiempo real desde el dispositivo móvil, el proceso de entrenamiento de la red neuronal convolucional YOLOv8, se inició recolectando y llevando a cabo un etiquetado manual de imágenes de vestimentas, esta información fue utilizada para crear el dataset personalizado, con los datos listos, se continuó con el entrenamiento de la red neuronal, finalizando esta parte se integró el modelo entrenado con el algoritmo de visión por computador junto con el algoritmo de identificador de colores KMeans, la integración de esto algoritmo facilita el reconocimiento de prendas y colores en tiempo real. Otras herramientas utilizadas para la creación de estos softwares son PyCharm Community Edition que es entorno de código Python, que facilito la creación del API más la implementación de los procesos de entrenamiento y funcionalidades del sistema. Además, se usó flutter como framework de diseño de la interfaz del aplicativo móvil y ionic, Angular el sitio web conectado con flask el cual es un enrutamiento para interconectar el API con las interfases. El método de desarrollo que se eligió es incremental ya que tiene 4 fase: requisito, diseño, desarrollo y pruebas, el objetivo de aplicativo móvil es que la persona puede usarlo fácilmente por lo tanto su interfaz es amigable e intuitiva tiene funcionalidades fáciles de majear debido al problema visual que tiene los usuarios. Finalizando el desarrollo de sistemas, se procedió a realizar pruebas para evaluar la precisión de reconocimiento del aplicativo móvil cada detección realizada tiene un nivel de confianza de 90% con esta información se puede validad que el sistema está detectando de manera eficaz.