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Revista Cubana de Ciencias Informáticas Vol. 15, No. Especial UCIENCIA II, Septiembre, 2021 ISSN: 2227-1899 | RNPS: 2301 http://rcci.uci.cu Pág. 1-15
Editorial “Ediciones Futuro”
Universidad de las Ciencias Informáticas. La Habana, Cuba
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Tipo de artículo: Artículo original
Temática: Procesamiento de imágenes y señales, Reconocimiento de patrones
Recibido: 30/06/2021| Aceptado: 01/10/2021
Asistencia a discapacitados visuales para reconocer billetes mediante aplicación móvil
Assistance to the visual impaired for bill recognition with a mobile application
Maikel Salas Zaldívar1*, https://orcid.org/0000-0001-9640-3258
Robert Herrera Pérez2, https://orcid.org/0000-0002-8311-821X
1La Habana, Cuba. [email protected]
2CUJAE. [email protected]
*Autor para la correspondencia. ([email protected])
RESUMEN
La vista es uno de los sentidos de mayor importancia para el ser humano. Las personas con discapacidad
visual afrontan dificultades para su desenvolvimiento y el reconocer los billetes de papel moneda es una de
las que más limitantes puede imponerles en su desenvolvimiento día a día. Sin embargo, muchas de estas
personas poseen dispositivos móviles, que, si bien no están en principio diseñados para estas personas, con
tecnologías de accesibilidad como lectores de pantalla y sintetizadores de voz logran interactuar con ellos.
Estos dispositivos en su mayoría poseen una cámara digital que permite capturar imagen y video. Empleando
estas capacidades y mediante la aplicación de técnicas de procesamiento de imagen y reconocimiento de
patrones, se ha desarrollado una aplicación móvil, que funcionando en móviles y tabletas de la plataforma
Android, pueden reconocer los billetes y emitir su denominación. De esta manera, los discapacitados visuales
ganan en independencia y mejoran su inserción social.
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Palabras clave: aplicación; billete; discapacitado; móvil; reconocimiento.
ABSTRACT
Sight is one of the most important senses for human beings. People with visual disabilities face difficulties in
their development and recognizing paper money bills is one of the most limiting factors in their day-to-day
development. However, many of these people own mobile devices, which, although their form of interaction
is not designed for these people in principle, with accessibility technologies such as screen readers and speech
synthesizers they manage to interact with them. These devices mostly have a digital camera that allows you
to capture image and video. Making use of these capabilities and by applying image processing and pattern
recognition techniques, a mobile application has been developed that, running on Android mobiles and tablets,
can recognize banknotes and issue their denomination. This way, the visually impaired gain independence
and improve their social insertion.
Keywords: application; bill; impaired; mobile; recognition.
Introducción
La vista es un sentido de mucha importancia para el ser humano que nos permite desenvolvernos con mayor
facilidad en las actividades diarias. Según estimaciones de la Organización Mundial de la Salud (OMS), en
2012 había aproximadamente 285 millones de personas (más del 4% de la población mundial) con alguna
discapacidad visual, de las cuales 39 millones eran ciegas (Bourne, 2017), con proyecciones de 385 millones
de personas con alguna discapacidad visual para 2030 (Bourne, 2020). Además, se reporta que el 82% de las
personas que padecían ceguera tenían 50 o más años de edad (Who, 2020). En el caso de Cuba, hay más de
30 mil personas ciegas o con discapacidad visual asociadas a la Asociación Nacional del Ciego (Anci, 2019).
Las personas discapacitadas visuales deben afrontar diariamente diferentes situaciones que generan tensión
física y psicológica condicionando su calidad de vida (Agustin, 2007). Una de estas situaciones es reconocer
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y diferenciar correctamente la denominación de los billetes. Las monedas se pueden reconocer en función de
la forma, pero los billetes en la mayoría de las monedas del mundo tienen un tamaño similar y muchas veces
también colores similares. Esto puede causar problemas incluso a las personas no totalmente ciegas.
El creciente número de teléfonos móviles los han convertido en el principal medio de comunicación y fuente
de información. Sin embargo, los usuarios con discapacidad visual no pueden utilizar todas las aplicaciones
que se desarrollan. A diferencia de los usuarios videntes enfrentan una obvia dificultad para interactuar con
teléfonos móviles de pantalla táctil. La inaccesibilidad de los teléfonos móviles se debe principalmente a sus
técnicas de interacción, que requieren que el usuario ubique visualmente los objetos en la pantalla (Dobosz,
2017). La “Accesibilidad Móvil” se refiere a hacer sitios web y aplicaciones más accesibles a personas con
discapacidades cuando usan teléfonos inteligentes u otros dispositivos móviles (W3C, 2021). Se tienen en
cuenta posibles problemas como pantallas táctiles, pantallas pequeñas, diferentes formas de interacción, así
como comportamiento en diversos entornos y más.
Los usuarios discapacitados visuales han tenido que crear métodos propios para utilizar teléfonos móviles o
encontrar alternativas. Este problema puede resolverse con tecnologías de asistencia que permiten a estos
usuarios acceder a los teléfonos móviles más fácilmente. En el caso de los teléfonos inteligentes, por ejemplo,
utilidades para lectura de pantalla y síntesis de voz pueden ser descargadas desde las tiendas de aplicaciones
móviles. Estas utilidades permiten la interacción con el dispositivo entregando respuestas sonoras (palabras,
sonidos) o táctiles (vibraciones). Así los usuarios ciegos pueden conocer qué ocurre en la pantalla y con qué
interactúan, y de esta manera utilizar muchas más aplicaciones móviles facilitándole su desenvolvimiento.
Hay pocas aplicaciones especializadas en el reconocimiento de billetes como ayuda para discapacitados
visuales. Algunas están disponibles en tiendas de software como Google Play (para Android) o App Store
(para iOS), otras en la web propia del desarrollador. Algunas aplicaciones de este tipo son: IDEAL Currency
Identifier (IDEAL, 2020), LookTel Money Reader (LookTel, 2020), ViaOptaDaily (ViaOpta, 2020), Blind-
Droid Wallet (Mirwebsistem, 2020), EyeNote (EyeNote, 2018). Estas aplicaciones móviles son en su mayoría
destinadas al reconocimiento del dólar estadounidense, euro o dinar indio, unas pocas son capaces de
reconocer más, y ninguna reconoce papel moneda de Cuba. La mayoría presenta interfaces gráficas de usuario,
mayormente inútiles a los usuarios objetivos. En general no referencian la base científico-técnica empleada.
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Varios requerimientos (Sagale, 2018) deben cumplirse en una aplicación móvil de esta índole: una aplicación
móvil destinada a personas con discapacidad visual requiere una interactividad sencilla para que la navegación
por sus funcionalidades y opciones sea de manera simple y directa; un usuario espera que una aplicación de
gestión monetaria, o en este caso, identificación, sea precisa, genere poca o ninguna incertidumbre en sus
operaciones y respuestas; una aplicación de este tipo puede ser empleada para identificar y contar billetes con
distintas necesidades de inmediatez por ejemplo la rápida verificación de los billetes al cambio; teniendo en
cuenta las limitantes de los usuarios de estas aplicaciones, se requiere de una realimentación de las acciones
llevadas a cabo, de las operaciones ejecutadas por la aplicación y de las respuestas que esta entrega, así como
ayudas sonoras (pitidos), hápticas (vibración) y verbales (voz sintética o grabada).
Para hacer accesible a las personas con discapacidades visuales el reconocimiento automático de
denominaciones de billetes cubanos empleando los procedimientos antes descritos, se desarrolló una
aplicación para dispositivos móviles. Esta se ha nombrado “¿Que Billete?”, estilizado como qBillete y está
destinada a funcionar sobre el sistema operativo Android. Se analizaron las bases de este tipo de aplicaciones
(Solymar, 2011), (Rashid, 2013) definiéndose los requerimientos básicos, así como las facilidades adicionales
que enriquecieran e hicieran más funcional la aplicación.
Nota: Lo descrito en el presente trabajo está basado en la primera versión de qBillete, a fecha de esta
publicación se encuentra en versión superior que incluye el reconocimiento de euro, tarjetas, colores y niveles
de iluminación, y mejoras de rendimiento y precisión.
Materiales y métodos
El sistema de reconocimiento básico se basa en extracción de puntos característicos y sus descriptores
mediante SURF (Bay, 2008) que permite tener robustez a diversas variaciones geométricas y fotométricas en
las imágenes sin ser demasiado complejo computacionalmente. Este es un punto importante, al ser operación
en una plataforma más limitada como son los dispositivos móviles. Se obtienen primero unas plantillas a
partir de imágenes procesadas de cada billete, donde se eliminan todas las estructuras comunes entre
denominaciones y se mantienen las únicas, como se observa en la figura 1. Los puntos característicos extraídos
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y sus descripciones se almacenan. De las características extraídas de las plantillas y de las imágenes
capturadas para el reconocimiento se conservan solamente las más robustas (un máximo de 150).
Fig. 1 - Edición de los billetes para crear las plantillas de extracción de datos de comparación.
Para el reconocimiento se comienza capturando imágenes continuamente, de las que primero se analiza su
calidad, su contraste y enfoque mediante el análisis de los gradientes (Fig. 2). Si la calidad no es suficiente, se
descarta la imagen. Descartar tempranamente imágenes que no cumplen parámetros de calidad evita errores
y pasos posteriores con mayores requerimientos de cómputo.
Fig. 2 - Análisis de gradientes para estimar enfoque. Izquierda, una imagen enfocada; derecha, imagen desenfocada.
A continuación, el área de interés se segmenta mediante un algoritmo GrabCut (Rother, 2004) en una versión
reducida de la imagen (por razón de rendimiento), con resultados similares al mostrado en la figura 3. Si no
hay suficiente área se descarta la imagen.
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Fig. 3 - Segmentación del área de interés para crear la máscara de análisis.
Finalmente se extraen los puntos característicos dentro de esta área. Se realiza entonces una correlación de
estos puntos extraídos con los almacenados, calculando una puntuación según cuantos puntos de la plantilla
coinciden con los extraídos. La denominación con mayor puntuación se toma como la inicial correcta.
Fig. 4 - Votación de resultado final dentro de la ventana temporal de resultados.
Sin embargo, ni la extracción de las características ni la correlación son perfectas, por diversos motivos como
posición del objeto y cámara o la iluminación. Por ello se aplica un mecanismo de votación basado en cantidad
de correspondencias con respecto a las denominaciones reconocidas. Por ejemplo, si se toman tres resultados
seguidos, el que aparezca dos o más veces se toma como el correcto. O si se tomaran cinco resultados, se
reporta como correcto el que aparezca tres o más veces. Si no se alcanza el umbral de seguridad se reporta
como no reconocido. La cantidad de resultados analizados se mantiene constante añadiendo los nuevos
reconocimientos y eliminando los más antiguos.
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Desarrollo para Android
Android es un sistema operativo basado en una versión modificada del kernel de Linux y otros softwares de
código abierto, lanzado en 2007. Está diseñado primariamente para dispositivos móviles con pantalla táctil,
como teléfonos inteligentes y tabletas. Es desarrollado por un consorcio conocido como Open Handset
Alliance y con el respaldo comercial de Google. Según datos de abril de 2021, a nivel mundial Android
alcanza una cuota de mercado de un 72% (Statcounter-a, 2021). En Cuba este valor alcanza 90% (Statcounter-
b, 2021). En datos mostrados por ETECSA, el operador nacional de telecomunicaciones, nueve (>90%) de
los diez primeros fabricantes móviles más usados en la red móvil usan Android (Cubadebate, 2020).
Como entorno de desarrollo se empleó Android Studio, con el código funcional escrito en Java. Para generar
los archivos de voz sintetizada se empleó el software Balabolka 2.15 (CrossPlusA, 2021). Para el
procesamiento de imagen y reconocimiento de patrones se emplea la biblioteca de código abierto OpenCV
(OpenCV, 2021) mediante su API para Java. Para el almacenamiento de los datos se emplea SQLite.
Las versiones de Android soportadas se definieron según dos parámetros: las versiones mínimas del API
empleadas en las versiones de OpenCV usadas; y la versión de Android con mayor uso y la más antigua con
mayor uso en Cuba, y en cierta medida, en el mundo.
Tabla 1 - Versiones de Android a tener en cuenta. * Por datos de Internet, **Por dispositivos probados.
Teniendo esto en cuenta, se definió como soporte mínimo la versión 4.4 de Android (API 19). Sin embargo,
la versión de OpenCV con soporte a Android 4.4 es sub-óptima en hardware más moderno, desaprovechando
sus capacidades. Esto implicó crear dos versiones de qBillete, una con soporte desde Android 4.4 para más
alcance, y otra para Android 5.0 y superior y mejor rendimiento en dispositivos más modernos (Tabla 2).
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Tabla 2 - Variantes de la aplicación y datos de soporte.
Diseño. Por las características de sus usuarios, la interfaz gráfica de la aplicación es mínima. La pantalla se
mantiene en negro. Solo se muestra el último resultado en caracteres de alto contraste. Para contrarrestar las
posibles condiciones de baja iluminación y sombras, siempre se activa la iluminación. Toda la interacción es
por tacto y realimentación sonora.
Interactividad. La navegación por las distintas partes de la aplicación se realiza por tacto mediante
deslizamiento a derecha e izquierda. Cada sección realiza una función determinada que es declarada
reproduciendo una narración. Así se guía al usuario para orientarlo en que sección se encuentra y que hace,
las opciones, la ayuda completa e información adicional. Las secciones enlazan hacia ambas direcciones unas
con otras en un ciclo de navegación, como se observa en la figura 6.
Realimentación. Los usuarios con discapacidad visual necesitan una realimentación de las interacciones que
realizan en el dispositivo y respuestas a las acciones. Esta realimentación se realiza de manera sonora o táctil.
Voz. Un sistema TTS (Text to Speech) inteligible permite a las personas con discapacidad visual interactuar
con dispositivos como computadoras o móviles. Android posee características de asistencia, donde destaca la
capacidad TTS, con modelos y vocabularios incorporados a los dispositivos por los fabricantes o
descargables. Si bien a los usuarios a quienes va destinada la aplicación mayormente tiene sistemas de
asistencia ya activos en sus dispositivos, para evitar incompatibilidades, todas las guías y respuestas a
vocalizar en la aplicación fueron sintetizadas por un motor TTS externo y se incluyen en la aplicación. La
aplicación incluye la opción de cambiar entre el audio incorporado o sintetizado por el propio dispositivo.
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Tonos. La realimentación de resultado mediante tonos es una variante que ayuda con la privacidad del
usuario, pues no revela el valor del billete expresándolo directamente. Además, en entornos ruidosos puede
ser más fácil de escuchar tonos que una voz. La respuesta por tonos puede emplear patrones de dos tonos
distintos (agudo y grave) o el mismo tono con dos duraciones distintas. qBillete emplea dos tonos distintos
conformados de la siguiente manera: $1, un tono agudo; $3, dos tonos agudos; $5, tres tonos agudos. $10,
un tono grave; $20, dos tonos graves; $50, tres tonos graves. $100, 1 tono agudo y uno grave; $200, dos
tonos agudos y uno grave; $500, tres tonos agudos y uno grave; $1000, tres tonos agudos. Así se reduce el
tiempo total de sonido emitido, lo que permite más respuestas seguidas y/o reaccionar más rápido.
Vibración. La realimentación de resultado mediante vibración del dispositivo también ayuda con la
privacidad, pues no revela el valor del billete por vía sonora y no genera molestias a personas cercanas con el
sonido de los tonos. En entornos ruidosos las vibraciones son una ayuda y los usuarios que sufren también de
mala audición podrán recibir las respuestas sin problemas. La respuesta por vibración emplea los mismos
patrones de los tonos, pero con diferente longitud y separación para mejor identificación. Vibraciones cortas
se corresponden con los tonos agudos y vibraciones largas con los tonos graves.
Funcionamiento de la aplicación
Al iniciar la aplicación se emite un mensaje de bienvenida y anuncia la configuración activa. El usuario puede
deslizar hacia los lados para acceder a las opciones de configuración y ayuda. Cada sección y operación es
anunciada por voz. Los cambios de opciones y captura de información se realizan con dos toques.
En el modo reconocimiento, manteniendo un toque continuado sobre la pantalla, se activa la función de
reconocer. Esto es, se captura de manera continua la imagen, se analiza su calidad, se segmenta el área de
interés (billete), se extraen las características y estas se comparan con las almacenadas para cada
denominación, calculando una puntuación de correlación. Varios resultados del reconocimiento se acumulan
de manera continua para mejorar la precisión mediante una heurística de votación ponderada. La
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denominación con mayor puntuación se da como la correcta. El resultado se emite como voz, tonos o
vibración según se configure. Además, se muestra en caracteres de alto contraste en pantalla.
Pruebas de precisión
Las pruebas de precisión se realizaron buscando crear las peores condiciones, los que ayuda a establecer una
línea base inferior. Se realizaron tomando videos continuos de cada billete, un video por cada cara, y luego
procesándolos. Los problemas introducidos a propósito fueron: movimiento continuo del dispositivo y con
cambios de distancia a la cámara, desplazamiento, rotación, inclinación y doblado del billete, cambios
continuos en la manera de sujetar el billete, con más o menos área cubierta por los dedos, condiciones de
iluminación cambiantes, en interiores y exteriores, a las sombra y sol directo, de día y de noche, cambio
continuo del fondo de escena, uso de diferentes dispositivos.
El resultado medio para las pruebas de peores condiciones se determinó en un 68% de reconocimientos
correctos, variando entre 61% y 75%. La operación real con la aplicación se espera más controlada, con el
usuario siguiendo las recomendaciones de manipulación, posición, estabilidad, entorno y con algo de práctica,
por lo que los resultados generales serían mucho mejores. Al realizar la operación siguiendo las buenas
prácticas recomendadas y haber logrado habilidad usando la aplicación, los resultados correctos superan el
90% ya en el primer resultado entregado. Luego el usuario puede asegurarse aplicando otras recomendaciones.
Los problemas que más afectan al reconocimiento son la baja calidad de la cámara (enfoque, ruido,
sensibilidad, respuesta a la iluminación) y la manipulación (movimiento, dobleces). Otras “tácticas” ayudan
a asegurar los resultados. Tales como reconocer el billete por ambas caras, y/o esperar varios resultados
seguidos. Esto permite llegar a básicamente un 100% de precisión en el reconocimiento final.
Pruebas de rendimiento en dispositivos móviles
La aplicación está programada en Java y todas las llamadas a la biblioteca OpenCV nativa se realizan
mediante JNI (Java Native Interface). El coste computacional es mayor por lo que se requiere de un diseño y
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optimización cuidadosa, reusar datos y evitar creación continua de estructuras, hacer solo las llamadas
necesarias a funciones. Una elevada demanda computacional hace que la temperatura y necesidades
energéticas de los circuitos aumenten. Un SoC (System On a Chip) móvil puede empezar funcionando a pleno
rendimiento, y luego disminuir su velocidad hasta que se reduzcan los valores de temperatura y/o consumo
de energía a ciertos umbrales especificados por los fabricantes.
Las pruebas de rendimiento se realizaron para determinar el peor tiempo posible entre entregas de resultados.
Se realizaron con un reconocimiento continuado por más de un minuto, buscando que se activaran los límites
térmicos/energéticos del dispositivo. Se tomaron los valores mínimos, estableciendo la línea base de peor
funcionamiento. Si bien las pruebas abarcaron más de treinta dispositivos distintos, para hacer más concisa la
tabla 3 solo se muestra el peor resultado por dispositivo probado de cada año de fabricación. Todo otro
dispositivo probado entregó mejores resultados que estos.
Debe tenerse en cuenta que el que un dispositivo procese en menos de un segundo, no significa que se
responda en ese tiempo, pues las respuestas se solaparían. Solo se responde cuando ya se ha entregado una
respuesta anterior. Un tiempo menor significa que se obtiene la primera respuesta en menor tiempo y que
algunos parámetros pueden optimizarse dinámicamente para, por ejemplo, incrementar la precisión.
Tabla 3 - Rendimiento mínimo en dispositivos móviles. Valores menores son mejores.
Al emplear una versión más moderna de la biblioteca OpenCV se obtiene más rendimiento al aprovecharse
mejor diferentes y/o nuevas características de las arquitecturas (ARM, 2021). En el caso que se usan los
núcleos de CPU (Central Processing Unit) más avanzados, el incremento es el doble e incluso el triple.
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Despliegue
La aplicación es puesta en sus dos variantes a disposición de los usuarios por varias vías. En una web dedicada
(OmenTec, 2021) a través de un artículo explicativos y enlaces de descarga, y mediante un canal en el sistema
de mensajería Telegram dedicado (Telegram, 2021), al que se adjunta un chat para realimentación.
Dificultades en el registro en Apklis, plataforma nacional de distribución de aplicaciones para Android, ha
impedido su publicación ahí.
Debido a la forma actual de distribución no se conoce el alcance real, en tener una estimación de la cantidad
de personas que emplean la aplicación. A fecha de agosto de 2021, en el canal de Telegram hay unos 180
suscriptores. Estos pueden a su vez intercambiar por otras vías la aplicación con otras personas no suscritas o
sin acceso a conectividad. Intercambios con funcionarios de la ANCI y otros usuarios permiten conocer que
se ha logrado una amplia distribución entre los usuarios potenciales en todo el país.
Resultados y discusión
Los comentarios y opiniones recibidas por diferentes vías muestran una gran aceptación de la aplicación. Al
ayudar con las operaciones monetarias, cosa sensible y a veces complicado, los usuarios manifiestan
agradecimiento al tenérseles en cuenta sus necesidades y que les faciliten la inclusión social e independencia
en su desenvolvimiento diario.
Luego de transcurrido un tiempo de la publicación, en espera de que los usuarios emplearan la aplicación,
probaran sus características y funcionalidades y se crearan una opinión al respecto, se publicó una encuesta
donde podía calificarse a qBillete entre 1 y 5 puntos. Al momento de escritura de este documento se
registraban 51 votos por los usuarios, con una calificación ponderada de 4.4 puntos sobre cinco. Ha habido
también reconocimiento de parte de la directiva de la ANCI, así como ha aparecido en los medios del país
(TV, radio y prensa escrita) (Granma 2021) (Tribuna, 2021).
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Conclusiones
La aplicación qBillete se ha desarrollado para los discapacitados visuales como usuarios principales. Para
ellos representa una ayuda a su independencia y desenvolvimiento de la cotidianeidad, así como una mejoría
en su inserción social. Las opiniones han sido muy buenas y se ha mantenido una realimentación con reportes
de problemas, recomendaciones y soluciones, no solo con los desarrolladores, sino también entre usuarios.
La aplicación muestra una buena efectividad en las operaciones de reconocimiento si se siguen las pautas de
manipulación. La compatibilidad está mayormente asegurada con dispositivos lanzados en los últimos 8 años.
Varios aspectos se han tenido en cuenta para el desarrollo futuro de qBillete, tales como: añadir
reconocimiento de otras monedas y de las tarjetas bancarias usadas en Cuba, reconocimiento de color y niveles
de iluminación, pasar a un código nativo la algorítmica y emplear funciones con aceleración en los móviles
que sean compatibles para ganar rendimiento y mejorar aspectos que redundan en mayor precisión y menor
consumo de energía, así como desarrollar una versión con el reconocimiento/clasificación de imagen basado
en redes neuronales convolucionales profundas optimizadas para dispositivos móviles mejorando la robustez
del reconocimiento.
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Contribuciones
Conceptualización: Maikel Salas Zaldívar.
Curación de datos: Maikel Salas Zaldívar, Robert Herrera Pérez.
Investigación: Maikel Salas Zaldívar
Administración del proyecto: Maikel Salas Zaldívar
Recursos: Maikel Salas Zaldívar, Robert Herrera Pérez.
Software: Maikel Salas Zaldívar, Robert Herrera Pérez.
Supervisión: Maikel Salas Zaldívar
Validación: Maikel Salas Zaldívar
Redacción – borrador original: Maikel Salas Zaldívar
Redacción – revisión y edición: Maikel Salas Zaldívar