1-. Patrón de Estrategia: Justificación: Permite encapsular algoritmos de reconocimiento de objetos y facilita la selección dinámica de algoritmos en tiempo de ejecución, brindando flexibilidad para cambiar y probar diferentes enfoques sin modificar el código principal.
2-. Patrón de Observador: Justificación: Facilita la notificación de eventos y cambios en el estado del sistema de reconocimiento de objetos a otros módulos o componentes, permitiendo una respuesta en tiempo real a las actualizaciones o detecciones.
3-. Patrón de Fábrica Abstracta: Justificación: Permite la creación de familias de objetos relacionados, como modelos de IA y componentes de preprocesamiento, sin especificar las clases concretas, facilitando la expansión y adaptación del sistema.
4-. Patrón de Singleton: Justificación: Garantiza que haya una única instancia del modelo de IA o del sistema de reconocimiento de objetos, evitando problemas de concurrencia y asegurando un acceso global consistente.
5-. Patrón de Cadena de Responsabilidad: Justificación: Facilita la gestión de diferentes etapas del proceso de reconocimiento de objetos, permitiendo que cada componente maneje una parte específica de la tarea, mejorando la modularidad y el mantenimiento.
6-. Patrón de Observador (nuevamente): Justificación: Su inclusión se repite debido a su utilidad en notificar cambios a múltiples partes del sistema, lo cual es crucial en un sistema de reconocimiento de objetos donde diferentes módulos pueden depender de las actualizaciones de detección.
7-. Patrón de Modelo-Vista-Controlador (MVC): Justificación: Divide el sistema en tres componentes principales, facilitando la gestión y separación de la lógica de negocio, la interfaz de usuario y el manejo de eventos en el reconocimiento de objetos.
8-. Patrón de Estado: Justificación: Permite gestionar el estado del sistema de reconocimiento de objetos en diferentes momentos o condiciones, facilitando la transición entre estados y la adaptación dinámica del comportamiento del sistema.
9-. Patrón de Proxy: Justificación: Proporciona un control de acceso a los modelos de IA o servicios externos utilizados en el reconocimiento de objetos, permitiendo gestionar la comunicación y los recursos de manera eficiente.
Explicación del diagrama:
Las clases se representan como rectángulos con sus nombres en la parte superior. Los atributos se representan como variables dentro de las clases. Los métodos se representan como operaciones dentro de las clases. Las relaciones entre las clases se representan como flechas. La flecha "utiliza" indica que una clase usa otra clase como parte de su funcionamiento. La flecha "-|>" indica que una clase llama a un método de otra clase.