Identificación de imágenes de perros mediante extracción de características con MobileNetV2 - Díaz Ruiz, Daniela Alejandra (My University, 2026)
El presente trabajo de fin de grado propone un sistema de identificación de imágenes de perros perdidos mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial, específicamente a través de la arquitectura MobileNetV2. El objetivo principal es proporcionar una herramienta que agilice la reunificación de los perros perdidos con sus dueños. Uno de los principales factores que influye en el reencuentro es el tiempo de reacción, ya que estudios demuestran que mientras más tiempo pasa, disminuyen las probabilidades de localizar al perro perdido. Por ello, resulta crucial contar con herramientas automatizadas que agilicen este proceso desde las primeras horas. Tras analizar el estado del arte, se seleccionó MobileNetV2 como el modelo utilizado como extractor de características por su eficiencia en entornos con recursos limitados. Se conformó un conjunto diverso de imágenes y se diseñó una arquitectura modular capaz de procesarlas y compararlas mediante la extracción de vectores de características y la búsqueda de similitud utilizando FAISS. El sistema incorpora además mecanismos de detección de duplicados, almacenamiento en base de datos y evaluación de desempeño a través de métricas como F1- score, latencia y precisión. Los resultados evidencian que el uso de técnicas de aprendizaje profundo puede mejorar significativamente la velocidad y precisión frente a métodos manuales. Se concluye que esta solución representa un avance real hacia la automatización de procesos de búsqueda de perros perdidos, siendo viable su futura implementación en aplicaciones móviles.
This final degree project presents an image identification system for lost dogs using artificial intelligence techniques, specifically through the MobileNetV2 architecture. The main objective is to provide a tool that facilitates the reunification of lost dogs with their owners. One of the main factors influencing reunification is response time, as several studies show that the longer it takes, the lower the chances of locating the lost dog. Therefore, it is essential to have automated tools that speed up the process from the very first hours. After analyzing the state of the art, MobileNetV2 was selected as the feature extractor model due to its efficiency in resource-constrained environments. A diverse image dataset was compiled, and a modular architecture was designed to process and compare these images by extracting feature vectors and performing similarity searches using FAISS. The system also incorporates duplicate detection, database storage, and performance evaluation through metrics such as F1-score, latency, and accuracy. The results show that deep learning techniques can significantly improve speed and accuracy compared to manual methods. It is concluded that this solution is a real step forward in automating the search for lost pets and is viable for future implementation in mobile applications.
Keywords: reconocimiento de imágenes; búsqueda de similitud; extracción de características; MobileNetV2; perros perdidos; FAISS; image recognition; similarity search; feature extraction; lost dogs; Grado en Ingeniería Informática