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Proyecto de Detección de Menores de Edad en Imágenes

Introducción

Este proyecto se enfoca en desarrollar un sistema que detecte si una persona en una imagen es menor de edad. El sistema se implementa utilizando dos modelos de IA: uno entrenado desde cero y otro utilizando MobileNetV2 mediante transferencia de conocimiento. Los contenedores Docker se utilizan para orquestar los diferentes servicios.

Estructura del Proyecto

• api-gateway: Servicio para manejar las solicitudes de los usuarios y redirigirlas a los otros servicios.
• ia_container: Servicio que contiene la lógica de procesamiento de imágenes y detección de rostros.
• shared: Volumen compartido para almacenar imágenes procesadas.

Instalación

Siga los pasos a continuación para configurar y ejecutar el proyecto:

1. Clonar el repositorio git clone https://github.com/jesusdomingochisvert/Final_Project.git.
2. Construir y ejecutar los contenedores Docker utilizando docker-compose docker-compose up --build.
3. La conexion y uso del servicio se realizaria atraves de la direccion web http://localhost:5000/.

Modelos de IA Utilizados

Modelo Entrenado Desde Cero

El modelo entrenado desde cero utiliza una arquitectura de red neuronal convolucional (CNN) con múltiples capas convolucionales, de pooling y densas.

Modelo MobileNetV2

MobileNetV2 se utiliza como base para el modelo mediante transferencia de conocimiento. Este modelo congela las capas del modelo base inicialmente y luego descongela las capas superiores para un ajuste fino.

Contenedores Docker

El proyecto se compone de dos contenedores Docker:

1. API Gateway Container

Este contenedor expone públicamente el API para los clientes y enruta las peticiones al "IA Container". Recibe una imagen, la envía al "IA Container" y devuelve la imagen procesada.

2. IA Container

Este contenedor procesa las imágenes para detectar rostros y edades, pixelando los rostros de menores de edad y generando un log con detalles de las peticiones y el procesamiento.

IAs Utilizadas

1. IA Caras: Encargada de detectar las caras en una foto usando Yolov8. Más información en: ultralytics.
2. IA Menor Edad: Desarrollada desde cero para determinar si un rostro es de una persona menor de 18 años usando datos de entrenamiento de Kaggle.

Desarrollo de "IA Menor Edad"

• Entrada de imagen: 200x200.
• Cuatro bloques convolucionales con filtros y capas específicas.
• Doce modelos diferentes probados con distintas configuraciones.
• Gráficas y análisis para seleccionar el mejor modelo y ajustar el umbral adecuado.
• Implementación de transferencia de conocimiento con MobileNetV2.