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 # Índice
 
+- [10 de junio 2022](#10-de-junio-2022)
 - [3 de junio 2022](#3-de-junio-2022)
 - [19 de mayo 2022](#19-de-mayo-2022)
 - [21 de abril 2022](#21-de-abril-2022)
@@ -23,6 +24,15 @@
 - [27 de mayo 2021](#27-de-mayo-2021)
 - [13 de mayo 2021](#13-de-mayo-2021)
 
+# 10 de junio 2022
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+Se presentaron los resultados obtenidos en la ejecución de la prueba 1_1. Como no se obtuvieron grandes diferencias en los resultados, se decidió volver a ejecutar el flujo de la prueba pero introduciendo diversas variaciones, para poner a prueba la performance del modelo en condiciones no habituales. En lugar de utilizar imágenes en tiempo real, se suministrará un conjunto de imágenes ya tomadas. En particular, para las variaciones se considerarán accesorios - gorros, lentes, lentes de sol, bufanda, tapaboca, auriculares, entre otros -, distintos tipos de peinados y una fuente de luz lateral.
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+Se decide utilizar solo la base de datos con luz superior.
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+**Los próximos pasos son:**
+- Ejecutar la prueba 1_1 con las variaciones mencionadas.
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 # 3 de junio 2022
 
 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.