Resumen:
A partir de las epidemias mundiales como el SARS-CoV-2, H1N1, SARS y MERS, de los últimos años se ha generado una severa crisis sanitaria, económica y social, así como un creciente número de personas afectadas en el mundo, partiendo de estas premisas, se ha desarrollado una amplia gama de sistemas de medición de la temperatura que basan su funcionamiento en técnicas de visión por computadora para reducir y prevenir el contagios por virus, recientemente se incorporan el procesamiento de imágenes térmicas que permiten determinar la temperatura basado en el espectro térmico. El presente trabajo describe la construcción de un sistema embebido que incorpora el procesamiento del espectro térmico mediante una cámara térmica que realiza un análisis térmico del medio. La metodología propuesta parte del diseño y construcción de un sistema embebido para la adquisición de imágenes térmicas, que determina la temperatura y la ajusta por medio de un Filtro Kalman, atenuando el ruido del medio, y el proveniente del sensor; finalmente se incorpora el algoritmo Local Binary Patterns (LBPHFaceRecognizer) de reconocimiento de rostros y el procesamiento de puntos del rostro (LandMarkFace) que de acuerdo con la literatura garantizan un clasificador de reconocimiento de características del rostro con una exactitud superior al 86.66%. La implementación del sistema propuesto genera beneficios tecnológicos y científicos, contribuyendo de forma directa en el cuidado de la salud de las personas ante la presente y futuras pandemias virales mediante la determinación adecuada del parámetro de fiebre.