Evaluación del nivel de precisión del emparejamiento de imágenes aéreas multiespectrales a través del modelo de red neuronal "siamesas"

Descripción del Articulo

Este estudio evalúa la precisión de la red neuronal "siamesa" para hacer coincidir imágenes aéreas multiespectrales. Se procesó previamente un conjunto de datos de imágenes y se entrenó la red neuronal. Se analizaron las métricas de precisión, recuperación y puntaje F1, encontrando que la...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Pacheco Ramos, Eder David, Dios Castillo, Christian Abraham, Chavarry Chankay, Mariana
Formato: objeto de conferencia
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Tecnológica del Perú
Repositorio:UTP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/14301
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12867/14301
https://doi.org/10.18687/LACCEI2024.1.1.1808
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Coincidencia de imágenes
Imágenes aéreas multiespectrales
Red neuronal siamesa
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
id UTPD_eb55b3022d8a2483ce99fba99b9d290c
oai_identifier_str oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/14301
network_acronym_str UTPD
network_name_str UTP-Institucional
repository_id_str 4782
dc.title.es_PE.fl_str_mv Evaluación del nivel de precisión del emparejamiento de imágenes aéreas multiespectrales a través del modelo de red neuronal "siamesas"
title Evaluación del nivel de precisión del emparejamiento de imágenes aéreas multiespectrales a través del modelo de red neuronal "siamesas"
spellingShingle Evaluación del nivel de precisión del emparejamiento de imágenes aéreas multiespectrales a través del modelo de red neuronal "siamesas"
Pacheco Ramos, Eder David
Coincidencia de imágenes
Imágenes aéreas multiespectrales
Red neuronal siamesa
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
title_short Evaluación del nivel de precisión del emparejamiento de imágenes aéreas multiespectrales a través del modelo de red neuronal "siamesas"
title_full Evaluación del nivel de precisión del emparejamiento de imágenes aéreas multiespectrales a través del modelo de red neuronal "siamesas"
title_fullStr Evaluación del nivel de precisión del emparejamiento de imágenes aéreas multiespectrales a través del modelo de red neuronal "siamesas"
title_full_unstemmed Evaluación del nivel de precisión del emparejamiento de imágenes aéreas multiespectrales a través del modelo de red neuronal "siamesas"
title_sort Evaluación del nivel de precisión del emparejamiento de imágenes aéreas multiespectrales a través del modelo de red neuronal "siamesas"
author Pacheco Ramos, Eder David
author_facet Pacheco Ramos, Eder David
Dios Castillo, Christian Abraham
Chavarry Chankay, Mariana
author_role author
author2 Dios Castillo, Christian Abraham
Chavarry Chankay, Mariana
author2_role author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Pacheco Ramos, Eder David
Dios Castillo, Christian Abraham
Chavarry Chankay, Mariana
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Coincidencia de imágenes
Imágenes aéreas multiespectrales
Red neuronal siamesa
topic Coincidencia de imágenes
Imágenes aéreas multiespectrales
Red neuronal siamesa
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
description Este estudio evalúa la precisión de la red neuronal "siamesa" para hacer coincidir imágenes aéreas multiespectrales. Se procesó previamente un conjunto de datos de imágenes y se entrenó la red neuronal. Se analizaron las métricas de precisión, recuperación y puntaje F1, encontrando que la precisión promedio fue del 56,35%, con valores que variaron entre el 25,00% y el 91,18%. El recuerdo fue más estable con una media del 52,44%, mientras que la precisión tuvo una media del 56,57%. Se concluye que la red neuronal "siamesa" es eficaz para comparar imágenes aéreas multiespectrales, aunque la precisión depende de la configuración del entrenamiento y de las características del conjunto de datos.
publishDate 2024
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2025-11-03T15:42:19Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2025-11-03T15:42:19Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2024
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.type.version.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.issn.none.fl_str_mv 2414-6390
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12867/14301
dc.identifier.journal.es_PE.fl_str_mv Proceedings of the LACCEI international Multi-conference for Engineering, Education and Technology
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv https://doi.org/10.18687/LACCEI2024.1.1.1808
identifier_str_mv 2414-6390
Proceedings of the LACCEI international Multi-conference for Engineering, Education and Technology
url https://hdl.handle.net/20.500.12867/14301
https://doi.org/10.18687/LACCEI2024.1.1.1808
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.format.es_PE.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Latin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutions
dc.source.es_PE.fl_str_mv Repositorio Institucional - UTP
Universidad Tecnológica del Perú
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UTP-Institucional
instname:Universidad Tecnológica del Perú
instacron:UTP
instname_str Universidad Tecnológica del Perú
instacron_str UTP
institution UTP
reponame_str UTP-Institucional
collection UTP-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/ceb3dffe-6541-46d3-b9dd-94c5a541aa44/download
https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/8ac034ba-4ccf-4081-ba17-83d0a2814acb/download
https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/64e42e69-d566-4fa8-ae1b-44307b54c779/download
https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/0ab7fc41-e32d-4fe0-adf4-7d360ec7d48c/download
https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/12b9b59d-251c-4d36-8f1e-f6ae2187f2d1/download
https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/fabb573a-6f92-4d44-915e-c235f6b0f96b/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
81996d93d6725af415bcacf65d2e5945
db91d5f02d2433298d0c6e7e26591e16
35e0e6fb64826dc35ec918742dd9e528
8c7d390f488bcef26647605b829885a4
f447fc1a46131e85e3c2b82061c7eced
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio de la Universidad Tecnológica del Perú
repository.mail.fl_str_mv repositorio@utp.edu.pe
_version_ 1852865435800698880
spelling Pacheco Ramos, Eder DavidDios Castillo, Christian AbrahamChavarry Chankay, Mariana2025-11-03T15:42:19Z2025-11-03T15:42:19Z20242414-6390https://hdl.handle.net/20.500.12867/14301Proceedings of the LACCEI international Multi-conference for Engineering, Education and Technologyhttps://doi.org/10.18687/LACCEI2024.1.1.1808Este estudio evalúa la precisión de la red neuronal "siamesa" para hacer coincidir imágenes aéreas multiespectrales. Se procesó previamente un conjunto de datos de imágenes y se entrenó la red neuronal. Se analizaron las métricas de precisión, recuperación y puntaje F1, encontrando que la precisión promedio fue del 56,35%, con valores que variaron entre el 25,00% y el 91,18%. El recuerdo fue más estable con una media del 52,44%, mientras que la precisión tuvo una media del 56,57%. Se concluye que la red neuronal "siamesa" es eficaz para comparar imágenes aéreas multiespectrales, aunque la precisión depende de la configuración del entrenamiento y de las características del conjunto de datos.Campus Chiclayoapplication/pdfspaLatin American and Caribbean Consortium of Engineering Institutionsinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio Institucional - UTPUniversidad Tecnológica del Perúreponame:UTP-Institucionalinstname:Universidad Tecnológica del Perúinstacron:UTPCoincidencia de imágenesImágenes aéreas multiespectralesRed neuronal siamesahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Evaluación del nivel de precisión del emparejamiento de imágenes aéreas multiespectrales a través del modelo de red neuronal "siamesas"info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/ceb3dffe-6541-46d3-b9dd-94c5a541aa44/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52TEXTPacheco.E_Dios.C_Chavarry.M_Conference_Paper_2024.pdf.txtPacheco.E_Dios.C_Chavarry.M_Conference_Paper_2024.pdf.txtExtracted texttext/plain31214https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/8ac034ba-4ccf-4081-ba17-83d0a2814acb/download81996d93d6725af415bcacf65d2e5945MD53E.Pacheco_C.Dios_M.Chavarry_Conference_Paper_2024.pdf.txtE.Pacheco_C.Dios_M.Chavarry_Conference_Paper_2024.pdf.txtExtracted texttext/plain32019https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/64e42e69-d566-4fa8-ae1b-44307b54c779/downloaddb91d5f02d2433298d0c6e7e26591e16MD58THUMBNAILPacheco.E_Dios.C_Chavarry.M_Conference_Paper_2024.pdf.jpgPacheco.E_Dios.C_Chavarry.M_Conference_Paper_2024.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg10209https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/0ab7fc41-e32d-4fe0-adf4-7d360ec7d48c/download35e0e6fb64826dc35ec918742dd9e528MD54E.Pacheco_C.Dios_M.Chavarry_Conference_Paper_2024.pdf.jpgE.Pacheco_C.Dios_M.Chavarry_Conference_Paper_2024.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg21950https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/12b9b59d-251c-4d36-8f1e-f6ae2187f2d1/download8c7d390f488bcef26647605b829885a4MD59ORIGINALE.Pacheco_C.Dios_M.Chavarry_Conference_Paper_2024.pdfE.Pacheco_C.Dios_M.Chavarry_Conference_Paper_2024.pdfapplication/pdf445578https://repositorio.utp.edu.pe/backend/api/core/bitstreams/fabb573a-6f92-4d44-915e-c235f6b0f96b/downloadf447fc1a46131e85e3c2b82061c7ecedMD5520.500.12867/14301oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/143012025-11-30 16:38:58.516https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://repositorio.utp.edu.peRepositorio de la Universidad Tecnológica del Perúrepositorio@utp.edu.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
score 13.946435
Evaluación del nivel de precisión del emparejamiento de imágenes aéreas multiespectrales a través del modelo de red neuronal "siamesas"
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares