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 # Índice
 
+- [3 de junio 2022](#3-de-junio-2022)
 - [19 de mayo 2022](#19-de-mayo-2022)
 - [21 de abril 2022](#21-de-abril-2022)
 - [8 de abril 2022](#8-de-abril-2022)
@@ -22,6 +23,20 @@
 - [27 de mayo 2021](#27-de-mayo-2021)
 - [13 de mayo 2021](#13-de-mayo-2021)
 
+# 3 de junio 2022
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+Se presentaron los resultados de la nueva prueba implementada, cuyo objetivo es determinar la performance de los métodos de detección al momento de confeccionar la base de datos. Estas pruebas fueron ejecutadas utilizando las imágenes con luz frontal y con luz lateral, utilizando ambos modelos. Los resultados de recall y precisión no reflejan grandes diferencias entre ambos métodos. Se observa que en algunas imágenes se detectaron caras inesperadas, que surgían del fondo de la imagen - particularmente de rostros cuadros -. Se determinó descartar estas detecciones en el cálculo de las medidas, debido a que si bien es correcto que los métodos las hayan detectado, no eran los rostros principales de las imágenes, y en un caso de uso real hubieran sido descartados. 
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+En particular sobre DeepFace, se descubrió y solucionó un bug relativo al uso de canales de colores incorrectos, lo cual mejoró la performance en la detección. Además, se detectó durante la reunión un error al momento de filtrar las detecciones por confianza, y es que se estaba usando el mismo threshold para ambos métodos, cuando en realidad se calculó un threshold por método.
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+Sobre la prueba 1_1, se decidió en base a sus resultados hacer gráficas ilustrativas que comparen las variables de accuracy, tiempo de reconocimiento, y cantidad de imágenes utilizadas por persona, para presentar en el informe del proyecto. Si bien esta prueba no fue ejecutada aún por completo, se observó que al utilizar un embedding por persona el tiempo de reconocimiento es significativamente menor que al utilizar un embedding por imagen - en los casos en los que se utilizan varias imágenes por persona - y sin comprometer la accuracy. En base a esto se planteó la posibilidad de intentar reconocer a la persona con una base de datos que tenga un embedding por persona, y en caso de que esto falle, intentar reconocerla con una base de datos que utilice un embedding por imagen. Sin embargo, para no agregar más complejidad al proyecto se decidió considerarlo como trabajo futuro.
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+Para no atrasar más la ejecución de las pruebas, se decide en caso de no poder ejecutarlas con los individuos de forma presencial, utilizar un video.
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+**Los próximos pasos son:**
+- Ejecutar la prueba de detección nuevamente para el método Esler, pero con el threshold de confianza correcto.
+- Continuar y finalizar la ejecución de la prueba 1_1.
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 # 19 de mayo 2022
 
 Se presentaron resultados parciales de la ejecución de la Prueba 1_1, y dado que esta fue ejecutada únicamente con una variación (el sujeto a un metro de la cámara y mirando hacia ella), se decidió también ejecutar la prueba con uno o dos individuos a una distancia mayor, y de perfil. Con respecto a las distancias de las pruebas, se decidió cambiarlas de 3 y 5 metros a 1 y 2 respectivamente, considerando fotos tomadas a estas distancias.