IdentificacionIA/README.md

Sistema de Identificación y Seguimiento Inteligente

Este repositorio contiene la arquitectura modular para el seguimiento de personas en múltiples cámaras (Re-ID) y reconocimiento facial asíncrono.

Arquitectura del Proyecto

El sistema está dividido en tres módulos principales para garantizar la separación de responsabilidades:

• seguimiento2.py: Motor matemático de Tracking (Kalman + YOLO) y Re-Identificación (OSNet).
• reconocimiento2.py: Motor de biometría facial (YuNet + ArcFace) y síntesis de audio (Edge-TTS).
• main_fusion.py: Orquestador principal que fusiona ambos motores mediante procesamiento multihilo.

Requisitos Previos

1. Python 3.8 - 3.11 instalado en el sistema.
2. Reproductor MPV instalado y agregado al PATH del sistema (requerido para el motor de audio sin bloqueos).
   • Windows: Descargar de la página oficial o usar scoop install mpv.
   • Linux: sudo apt install mpv
   • Mac: brew install mpv

Guía de Instalación Rápida

1. Clonar el repositorio Abre tu terminal y clona este proyecto:

git clone <URL_DE_TU_REPOSITORIO_GITEA>
cd IdentificacionIA´´´

**2. Crear un Entorno Virtual (¡Importante!)
Para evitar conflictos de librerías, crea un entorno virtual limpio dentro de la carpeta del proyecto:

python -m venv venv


3. Activar el Entorno Virtual

En Windows:
.\venv\Scripts\activate

En Mac/Linux:

source venv/bin/activate
(Sabrás que está activo si ves un (venv) al inicio de tu línea de comandos).

4. Instalar Dependencias
Con el entorno activado, instala todas las librerías necesarias:

pip install -r requirements.txt


## Archivos y Carpetas Necesarias

yolov8n.pt (Detector de personas)

osnet_x0_25_msmt17.onnx (Extractor de características de ropa)

face_detection_yunet_2023mar.onnx (Detector facial rápido)

Además, debes tener la carpeta db_institucion con las fotografías de los rostros a reconocer.


## Ejecución
Para arrancar el sistema completo con interfaz gráfica y audio, ejecuta:

python main_fusion.py