Red neuronal convolucional para la detección de aves exóticas en peligro de extinción

• Autor: Narváez Muggi, Guillermo Eduardo
• Formato: objeto de conferencia
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad de Lima
• Repositorio: ULIMA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/11157
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12724/11157; https://doi.org/10.26439/ciis2019.5513
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Neural networks (Computer science); Endangered birds; Redes neuronales (Informática); Aves en vías de extinción; Perú; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En los últimos años, los índices de comercialización ilegal de animales se han incrementado debido a la falta de conciencia sobre el cuidado y la preservación de nuestro ecosistema. Entre los años 2000 y 2015, 67 749 animales silvestres fueron extraídos del Perú de manera ilegal. Entre ellos 29 591 eran aves exóticas (43 %), 26 951 anfibios (40 %), 8600 reptiles (13 %) y 2607 mamíferos (4 %); valorizados en mil dólares, aproximadamente. La propuesta para reducir significativamente estos actos ilícitos se basa en contar con un aplicativo que pueda identificar a las especies que se intentan comercializar ilegalmente. Dicho aplicativo hará uso de las arquitecturas de las redes neuronales convolucionales denominada VGGnet16, la cual permitirá identificar correctamente al animal. Se ha trabajado con una base de datos de animales reales obteniéndose una efectividad del 89 %.