IdentificacionIA/README.md
2026-03-18 12:11:55 -06:00

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# 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:
```bash
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