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MAVA: identificación del tipo de piel y recomendaciones personalizadas mediante el uso de IA.

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dc.contributor.advisorPorras Vega, John Jairo
dc.contributor.authorDomínguez Jiménez, María Paula
dc.contributor.authorRivera León, Laura Valentina
dc.contributor.authorGómez Gómez, María José
dc.contributor.juryPorras Vega, John Jairo
dc.contributor.juryChacón Rivera, Lina María
dc.contributor.jurySolano Meza, Johanna Karina
dc.creator.id‭1014294093‬
dc.creator.id‭1000794550‬
dc.creator.id1020309337
dc.date.accessioned2025-08-02T19:53:44Z
dc.date.issued2025-06-19
dc.description.abstractEl cuidado de la piel ha evolucionado con avances científicos y tecnológicos, pero la desinformación y la amplia oferta de productos dificultan la elección adecuada. MAVA surge como una aplicación innovadora que, mediante análisis de imágenes faciales y aprendizaje automático, identifica el tipo de piel y sugiere ingredientes basados en estudios científicos. Desarrollada en Visual con el lenguaje de programación Python, optimiza bases de datos y ofrece una interfaz intuitiva para brindar recomendaciones rápidas y confiables. Más que personalizar el cuidado de la piel, MAVA combate la desinformación y ofrece una alternativa accesible y basada en evidencia científica en la industria cosmética.spa
dc.description.abstractSkincare has evolved with scientific and technological advances, but misinformation and a wide range of products make it difficult to choose the right one. MAVA emerges as an innovative application that, through facial image analysis and machine learning, identifies skin type and suggests ingredients based on scientific studies. Developed in Visual with the Python programming language, it optimizes databases and offers an intuitive interface to provide fast and reliable recommendations. More than just personalizing skincare, MAVA combats misinformation and offers an accessible, evidence-based alternative in the cosmetics industry.eng
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero de Sistemasspa
dc.description.tableofcontentsÍndice General Índice de Tablas….……………………...………………………...………………………... pág. 4 Índice De Figuras ….……………………....……………………...………………………... pág. 6 Resumen Ejecutivo………………………………………………...………………………... pág. 8 Abstract …………………………………………………………...………………………... pág. 9 Introducción……………………………………………………………………………..… pág. 10 Objetivos……………………………………………………………………...…………… pág. 12 Definición Del Problema……………………………………………………….......……… pág. 13 Justificación……………………………..……………………………………...…..……… pág. 15 Marco Teórico…………………………………………………………………...…..…..… pág. 17 Restricciones..…………………………………………………………………...…..…..… pág. 24 Analisis De Requerimientos ………………………………………………….....…..…..… pág. 27 Metodología De Selección Y Desarrollo...………………………...……………….……... pág. 34 Sistema De Costos Para Creación De Aplicación Web ………………………...…..…..… pág. 37 Aplicación Del Método De Desarrollo ..………………………….………..…...…..…..… pág. 39 Pila Del Producto ………………………………...……………….………..…...…..…..… pág. 42 Analisis De Arquitectura Y Diseño ….…………...……………….………..…...…..…..… pág. 46 2 Proyecto De Grado - MAVA Arquitectura Del Software ….….…..……...………….………….………..…...…..…..… pág. 48 Modelos De Datos ………………………………………………………...……….……… pág. 51 Prototipo No Funcional …………………………………………………...……….……… pág. 54 Implementaciones ………………………………………………………...……….……… pág. 58 Pruebas Y Calidad Del Software …………………………………………………..……… pág. 71 Conclusiones ……………………………………………………………...……….……… pág. 82 Pasos Futuros ……………………………………...……………………...……….……… pág. 84 Referencias………………………………………………………………...……….……… pág. 85spa
dc.formatpdf
dc.format.extent87 páginas
dc.format.mediumRecurso electrónicospa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Eanspa
dc.identifier.localBDM-FIS
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minervaspa
dc.identifier.repourlhttps://repository.ean.edu.co/
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10882/14968
dc.language.isospa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.relation.referencesBegum, F. (2024). I4nfluence of social media over Prevailing Skin Practices. J Skin Stem Cell, 11(1), e144713. https://doi.org/10.5812/jssc-144713. De Croon, R., Van Houdt, L., Htun, N. N., Štiglic, G., Vanden Abeele, V., & Verbert, K. (2021). Health Recommender Systems: Systematic review. Journal Of Medical Internet Research, 23(6), e18035. https://doi.org/10.2196/18035 Du‐Harpur, X., Watt, F., Luscombe, N., & Lynch, M. (2020). What is AI? Applications of artificial intelligence to dermatology. British Journal of Dermatology, 183(3), 423-430. https://doi.org/10.1111/bjd.18880 Fernandes, S. M. B., Ravi, S. S., Shah, S. M., Iqbal, M. M., Vaniyawala, V. D., & Muskaan, S. (2022). The role of social media in cosmetic dermatology. Mathews Journal of Dermatology, 5(2), 17. https://doi.org/10.30654/MJDE.10017 Grzybowski, A., Jin, K., & Wu, H. (2024). Challenges of artificial intelligence in medicine and dermatology. Clinics In Dermatology, 42(3), 210-215. https://doi.org/10.1016/j.clindermatol.2023.12.013 Guo, Y., Liu, Y., Bakker, E. M., Guo, Y., & Lew, M. S. (2018). CNN-RNN: a large-scale hierarchical image classification framework. Multimedia Tools and Applications, 77(8), 10251- 10271. https://doi-org.bdbiblioteca.universidadean.edu.co/10.1007/s11042-017-5443-x Haddadin, S., Ebers, M., & Navas, S. (2020). Robotics and Artificial Intelligence: The Present and Future Visions. In Algorithms and Law (pp. 1–36). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781108347846.002 Jasil, S. P. G., & Arroyo, V. (2023). Clasificación de lesiones cutáneas mediante redes neuronales de aprendizaje profundo. Revista Internacional de Gestión del Desempeño del Sector 85 Proyecto De Grado - MAVA Público, 13(3), 436–442. https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0- 85148697955&doi=10.3390%2fjimaging9020035&origin=inward&txGid=35c29426497628211 c3fc0eaacdf9783 Jung, A. (2022). Machine Learning: The Basics (1st ed. 2022). Springer Nature Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-16-8193-6 Mazilu, R., Ziehfreund, S., Traidl, S. et al. (2025). Patients’ preferences on atopic dermatitis skincare and social media use: a qualitative study. BMC Public Health, 25, 467. https://doi.org/10.1186/s12889-025-21640-8 Parisapogu, R., Gupta, P., & Verma, K. (2023). Bioactive compounds in dermatology: A review of recent developments. International Journal of Dermatological Research, 28(4), 301– 315. Patel, K. K., Kar, A., Jha, S. N., & Khan, M. A. (2012). Machine vision system: a tool for quality inspection of food and agricultural products. Journal of Food Science and Technology, 49(2), 123–141. https://doi.org/10.1007/s13197-011-0321-4 Patel, R. K., & Sharma, P. (2022). An Overview of Skin Care Products and Ingredients Used in Them. Advances in Skin Care and Cosmetic Dermatology, 4(1), 1-10. Ratner, D., Thomas, C. O., & Bickers, D. (1999). The uses of digital photography in dermatology. Journal Of the American Academy of Dermatology, 41(5), 749-756. https://doi.org/10.1016/s0190-9622(99)70012-5 Sengupta, D. (2023). Artificial Intelligence in Diagnostic Dermatology: Challenges and the Way Forward. Indian Dermatology Online Journal, 14(6), 782-787. https://doi.org/10.4103/idoj.idoj_462_23 86 Proyecto De Grado - MAVA Tarasiewicz, D., Nalepa, J., & Kawulok, M. (2020). Deep learning in dermatological image analysis: Current trends and future directions. Computational and Structural Biotechnology Journal, 18, 2. Teoh, T. T. (2023). Convolutional Neural Networks for Medical Applications (1st ed. 2023). Springer Nature Singapore Pte Ltd. https://doi.org/10.1007/978-981-19-8814-1 Thanh, P., & Nguyen, H. (2020). Retinoids and their effects on skin renewal: An updated review. Dermatology and Therapy, 10(1), 45. Recuperado de file:///C:/Users/lrivera/Downloads/44700.pdf Wiley, V., & Lucas, T. (2018). Computer Vision and Image Processing: A Paper Review. International Journal of Artificial Intelligence Research, 2(1), 29-36. https://doi.org/10.29099/ijair.v2i1.42 Young, A. T., Xiong, M., Pfau, J., Keiser, M. J., & Wei, M. L. (2020). Artificial Intelligence in Dermatology: A Primer. Journal Of Investigative Dermatology, 140(8), 1504- 1512. https://doi.org/10.1016/j.jid.2020.02.026
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4_0 Internacional (CC BY-NC-ND 4_0)
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.lembIngeniería de sistemasspa
dc.subject.lembInnovaciones tecnológicasspa
dc.subject.lembInteligencia artificialspa
dc.subject.lembAprendizaje automáticospa
dc.subject.proposalCuidado de la pielspa
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dc.subject.proposalInteligencia artificialspa
dc.subject.proposalAprendizaje automáticospa
dc.subject.proposalAnálisis facialspa
dc.subject.proposalTipo de pielspa
dc.subject.proposalIngredientes cosméticosspa
dc.subject.proposalPythonspa
dc.subject.proposalVisualspa
dc.subject.proposalBase de Datosspa
dc.subject.proposalRecomendaciones personalizadasspa
dc.subject.proposalInterfaz intuitivaspa
dc.subject.proposalEvidencia científicaspa
dc.subject.proposalIndustria cosméticaspa
dc.subject.proposalMAVAspa
dc.subject.proposalSkin careeng
dc.subject.proposalMisinformationeng
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dc.subject.proposalPersonalized recommendationseng
dc.subject.proposalIntuitive interfaceeng
dc.subject.proposalScientific evidenceeng
dc.subject.proposalCosmetic industryeng
dc.subject.proposalMAVAeng
dc.titleMAVA: identificación del tipo de piel y recomendaciones personalizadas mediante el uso de IA.spa
dc.titleMAVA: Skin type identification and personalized recommendations using AI.eng
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.otherTrabajo de grado - Pregrado
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dspace.entity.typePublication
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