Solución tecnológica para identificar mascotas perdidas utilizando Deep Learning en el distrito de Chorrillos

• Autores: Pillihuaman Reyes, César Josué, Picardo Guerrero, Gwendoline Magaly
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/660713
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/660713
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Deep learning; Identificación de perros; Clasificación de perros; Red neuronal convolucional; Dog identification; Dog classification; Convolutional neural network; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación tiene como objetivo elaborar una propuesta de solución tecnológica que identifique perros perdidos a través de imágenes capturadas por dispositivos móviles utilizando deep learning. Esto surge debido a la carencia de herramientas tecnológicas que faciliten la búsqueda de perros perdidos en la comunidad de Chorrillos. En la actualidad se cuenta con herramientas capaces de clasificar objetos, tales como GoogLeNet, la cual es una red neuronal convolucional capaz de detectar más de mil categorías de objetos. También están disponibles algunos algoritmos para clasificación de razas de perros y de identificación de perros, los cuales llegan a alcanzar un índice de hasta 83% de precisión. Este proyecto presenta una propuesta de solución tecnológica que incluye una aplicación móvil que sirva como herramienta para identificar perros perdidos soportado por un sistema desplegado en Azure por medio de APIs que usarán componentes de deep learning para procesamiento de imágenes y de identificación de perros.