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tesis de maestría
Publicado 2024
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El reconocimiento de textos historicos es considerado un problema desafiante debido a los muchos factores que ´ alteran el estado de los manuscritos y la complejidad de los diferentes estilos de escritura involucrados en este tipo de documentos; en los anos recientes se han creado muchos modelos de Reconocimiento de textos manuscritos ˜ enfocados en diversos idiomas como el ingles, chino, ´ arabe y japon ´ es entre otros, sin embargo no se han ´ encontrado muchas iniciativas de reconocimiento de texto orientadas al idioma espanol debido fundamentalmente ˜ a un escasez de datasets publicos disponibles para ayudar a solucionar la problem ´ atica en dicho idioma. ´ En esta publicacion se presenta la aplicaci ´ on de t ´ ecnicas de Deep Learning basadas en una arquitectura de ´ red neuronal encoder-decoder y convoluciones compuerta Gated-CNN las cuales en los ultimos ha demostrado...
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tesis de maestría
Publicado 2024
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El reconocimiento de textos historicos es considerado un problema desafiante debido a los muchos factores que ´ alteran el estado de los manuscritos y la complejidad de los diferentes estilos de escritura involucrados en este tipo de documentos; en los anos recientes se han creado muchos modelos de Reconocimiento de textos manuscritos ˜ enfocados en diversos idiomas como el ingles, chino, ´ arabe y japon ´ es entre otros, sin embargo no se han ´ encontrado muchas iniciativas de reconocimiento de texto orientadas al idioma espanol debido fundamentalmente ˜ a un escasez de datasets publicos disponibles para ayudar a solucionar la problem ´ atica en dicho idioma. ´ En esta publicacion se presenta la aplicaci ´ on de t ´ ecnicas de Deep Learning basadas en una arquitectura de ´ red neuronal encoder-decoder y convoluciones compuerta Gated-CNN las cuales en los ultimos ha demostrado...
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tesis de maestría
Publicado 2021
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La datación (determinar la edad) de una equimosis es importante en casos de violencia física, con implicancias medico legales. El método más común consiste en usar escalas de colores, pero estudios demuestran que este método tiene un 50 % de precisión, ya que la evolución de una equimosis es muy variable. Esta tesis propone un método basado en redes neuronales convolucionales profundas para datación de equimosis haciendo uso solo de fotografías. Se construyó un conjunto de datos de fotografías de equimosis a través de un experimento controlado, obteniendo 2140 fotografías, siguiendo un protocolo de captura de imágenes diseñado para esta investigación. Posteriormente, 20 variantes de modelos de redes neuronales convolucionales profundas, basadas en las arquitecturas InceptionV3, Resnet50, MobileNet y MnasNet, fueron entrenados. Se aplicaron técnicas como transferencia d...
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tesis de grado
Publicado 2024
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En el Perú, se ha registrado un elevado número de personas con discapacidad auditiva y dificultad para oír, de acuerdo con el Censo Nacional de Población (INEI-2017), con más de 232,000 individuos en ambas categorías. Lamentablemente, a muchas de estas personas se les presentan barreras para acceder a servicios públicos y educativos debido a la escasez de docentes e intérpretes capacitados en Lengua de Señas Peruana. Estas barreras dificultan su acceso a una educación inclusiva y limitan su participación en la sociedad. Por otro lado, se encuentran desafíos computacionales en el entrenamiento y la ejecución de modelos de aprendizaje profundo debido a su complejidad y a la necesidad de recursos significativos. En función de los datos previamente expuestos, el objetivo de esta investigación consistió en implementar un sistema web basado en modelos de aprendizaje profundo pa...
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tesis de maestría
Publicado 2023
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En nuestro país la delincuencia se ha convertido en uno de los principales problemas de la inseguridad ciudadana, siendo una de las preocupaciones más importantes de los peruanos, para mitigar dicho problema se han instalado cámaras de seguridad en diferentes partes de las ciudades, las cuales registran las diferentes incidencias de delincuencia, muchos de estos delincuentes reinciden en los robos y son captados por dichas cámaras en ese sentido desarrollar un sistema de identificación de rostros seria de suma ayuda a la policía identificar a las personas que cometen dichos actos esto ayudara a mitigar la delincuencia. Con el avance tecnológico, el reconocimiento facial mejora rápidamente con el reciente desarrollo de la técnica de aprendizaje profundo y la acumulación de un gran conjunto de datos de entrenamiento; sin embargo, las imágenes de rostros tienen grandes variacione...
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tesis de grado
Publicado 2024
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La presente investigación está orientada al desarrollo de un sistema de apoyo para la seguridad ciudadana. debido al elevado indice de criminalidad que se refleja en los incrementos de la violencia y la tasa de ocurrencia En tal sentido. actualmente es necesario disponer de sistemas automatizados para resolver el problema. en particular la identificación vehicular mediante la extracción de metadata como son el color y los caracteres de la matrícula. para identificar presuntos delitos por sustracción y otros. Para la obtención del sistema de detección se utilizan técnicas de aprendizaje profundo como el aprendizaje por transferencia para la localización del área de la placa y algoritmos de OCR (Reconocimiento óptico de caracteres) para detectar las letras y números de la matrícula. Para el color se aplica la técnica de procesamiento de imágenes con el objetivo de analizar ...
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objeto de conferencia
Publicado 2023
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La investigación propone la aplicación del algoritmo LSTM con el objetivo de pronosticar la magnitud de los sismos en el Perú agregando ruido rosa en Su dinámica para replicar y capturar la dinámica compleja de la magnitud, se confirma una antipersistencia en los incrementos por medio del coeficiente de Hurst. menos de 0,5 y estable. Luego se implementa un modelo de red LSTM de mayor precisión en la generación de pronósticos que la red de perceptrón multicapa de una sola dirección. Por lo tanto, se presenta evidencia de un mejor desempeño de la red LSTM en relación a la variables magnitud de sismo debido al ruido rosa que se presenta en su dinámica. El periodo de estudio consta desde el 1 de enero del 2020 hasta el 23 de octubre de 2021.
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tesis de grado
Publicado 2022
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Propone un método para el diagnóstico del glaucoma basado en un modelo híbrido de modelos DL, con el cual usando imágenes del fondo de ojo de un paciente se consigue hacer el diagnóstico con alta precisión. Se consideró la integración de los dataset públicos de glaucoma HRF, Drishti-GS1, sjchoi86-HRF, RIM-ONE y ACRIMA, con un total de 1707 imágenes (919 normal y 788 glaucoma) del fondo de ojo, un modelo híbrido de Voting sobre los modelos de DL ResNet50 con dos tipos de fine tuning y ResNet50V2, y la implementación usando Keras y Tensor Flow, con lo que se consiguió un diagnóstico con exactitud del 96.55%, sensibilidad del 98.54% y especificidad del 94.32%. Además, los experimentos numéricos muestran que el aprendizaje usando 5 bases de datos permite mejores resultados que por separado, incluso aplicando transfer learning, también muestran que el modelo híbrido voting g...
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tesis de grado
Publicado 2021
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En la actualidad, el presente tema de investigación, “El reconocimiento de expresiones faciales”, está copando muchos ámbitos de la ciencia. Puesto que, se está aplicando para mejorar muchos tipos de campos. En mención a ello, tenemos ejemplos como: la predicción de actividades emocionales del ser humano a partir de los comportamientos que expresa el mismo, predicción de relaciones interpersonales, en medicina con los tratamientos médicos, en juegos online con la realidad virtual y aumentada. Si ahondamos un poco más, el vocablo “expresionesemociones humanas”, significa desde una vista general el modo universal para interactuar. Por ello, se precisa que, la identificación automática de expresiones faciales humanas tiene sus propias ventajas. El meollo puntualmente, en este tema tan interesante, radica en el rostro, ya que, por su naturaleza conlleva una estructura comp...
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objeto de conferencia
La visión por computador es un área de estudio en la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de técnicas computacionales para percibir el mundo a través de entradas visuales, como videos o imágenes. El aprendizaje profundo ha demostrado ser una técnica eficiente para el análisis e interpretación de datos visuales. Sin embargo, afronta innumerables desafíos según su aplicación en las diferentes tareas de la visión por computador. Este panel reúne un grupo de expertos en aprendizaje profundo, quienes ofrecerán información sobre su aplicación y los desafíos en sus respectivas áreas de investigación con relación a la visión por computador.
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tesis de maestría
Publicado 2022
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La percepción es la forma en que los humanos interpretan y comprenden la información captada después de la interacción con el entorno que les rodea, aprendiendo nuevas experiencias o reforzando otras ya vividas. La percepción de la seguridad urbana se puede describir en cómo los humanos presentan una reacción ante un determinado estímulo proveniente de la apariencia visual o conocimiento previo sobre un cierto lugar (calles, zonas urbanas, etc). A partir de esta idea, diversos estudios buscaron describir dicho fenómeno teniendo como ejemplo más notable la teoría denominada \The Broken Window", la cual estudiaba el comportamiento de las personas frente a ambientes cuya apariencia visual era caótica. Así mismo, recientemente este estudio está siendo implementado utilizando diversos tipos de datos, no solo limitándose a encuestas o experimentos sociales, con el objetivo de de...
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tesis de grado
Publicado 2019
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El análisis de sentimiento es una tarea de investigación en el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural cuyo objetivo principal es determinar la polaridad de sentimiento de un texto. El análisis de sentimiento ha obtenido buenos resultados en el idioma inglés. Sin embargo, las métricas en español aún son bajas. La presente tesis propone tres modelos basados en aprendizaje profundo para abordar la tarea de análisis de sentimiento de tuits en español. El objetivo es mejorar los resultados obtenidos por métodos anteriores. Para ello, se ha realizado el preprocesamiento de los datos y la generación de representaciones de palabras que serán las entradas de los modelos. Seguidamente, se implementaron las redes neuronales recurrente, convolucional y un híbrido de ambos. Para evaluar los modelos propuestos, se utilizó el corpus InterTASS con cuatro clases. La métrica principal...
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tesis doctoral
Publicado 2023
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Esta tesis doctoral tuvo como objetivo modelar una propuesta pedagógica basada en estrategias metacognitivas para desarrollar aprendizaje profundo en la elaboración de casos clínicos realizados por estudiantes de odontología en una universidad privada de Lima. Se siguió un paradigma interpretativo y sociocrítico, de enfoque cualitativo y de investigación científico aplicada educacional. La población estuvo conformada por estudiantes de VIII ciclo. Se diseñaron y validaron los instrumentos: guía de entrevista a estudiante, cuestionario de estrategias metacognitivas y la rúbrica de evaluación del proceso de elaboración del caso clínico. Esta tesis fue de tipo transversal, con alcance exploratorio, con rasgos de métodos cualitativos como el estudio de casos, fenomenológico y la teoría fundamentada. En el diagnóstico se reveló que los estudiantes presentan inconsistencia ...
14
tesis de maestría
Pronosticar los precios futuros de cobre es una tarea desafiante dadas las características dinámicas y no lineales de varios factores que afectan el precio del cobre. Este artículo describe modelos de pronóstico, basados en arquitecturas de redes neuronales, para predecir los retornos del precio de cobre en tres horizontes de tiempo: un día, una semana y un mes adelante. Diversas variables se consideran como variables de entrada, como los precios históricos de diferentes materias primas metálicas y variables macroeconómicas globales. Evaluamos los modelos con datos diarios de 2007 a 2020. Los resultados experimentales mostraron que los modelos de salida única presentan un mejor rendimiento predictivo que los modelos de salida múltiple. Las arquitecturas de mejor rendimiento fueron los modelos de memorias largas a corto plazo (LSTM) en datos de prueba.
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tesis de maestría
Un sistema de detección de objetos en tiempo real tiene gran aplicabilidad en el campo de visión artificial. La detección a través de una videocámara implica que el sistema debe mantenerse informado sobre la posición del objeto durante su permanencia en cada fotograma del video, a su vez se hace necesario el control de factores externos (variación de iluminación, oclusión, sombras, etc) que pueden impedir la correcta detección del objeto. Ante este problema nos enfocamos en técnicas de aprendizaje de máquina eficientes en la detección de objetos y robustas ante los factores externos. El presente proyecto de investigación propone la detección de vehículos basado en un algoritmo de aprendizaje profundo, que sea capaz de reducir las consecuencias emitidas por los factores externos, también un conjunto de técnicas de procesamiento de imágenes son aplicadas para la experime...
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tesis de maestría
Pronosticar los precios futuros de cobre es una tarea desafiante dadas las características dinámicas y no lineales de varios factores que afectan el precio del cobre. Este artículo describe modelos de pronóstico, basados en arquitecturas de redes neuronales, para predecir los retornos del precio de cobre en tres horizontes de tiempo: un día, una semana y un mes adelante. Diversas variables se consideran como variables de entrada, como los precios históricos de diferentes materias primas metálicas y variables macroeconómicas globales. Evaluamos los modelos con datos diarios de 2007 a 2020. Los resultados experimentales mostraron que los modelos de salida única presentan un mejor rendimiento predictivo que los modelos de salida múltiple. Las arquitecturas de mejor rendimiento fueron los modelos de memorias largas a corto plazo (LSTM) en datos de prueba.
17
tesis de grado
Publicado 2025
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El aprendizaje profundo demostró ser una herramienta efectiva en la detección de patologías en hormigón estructural, permitiendo mejorar los procesos de inspección y mantenimiento. Esta revisión sistemática tiene como objetivo analizar los métodos basados en aprendizaje profundo utilizados en la evaluación de patologías en estructuras de hormigón, identificando sus ventajas, limitaciones y aplicaciones prácticas. El estudio se llevó a cabo siguiendo la metodología PRISMA, realizando una búsqueda exhaustiva en bases de datos académicas como IEEE Xplore, ScienceDirect y Scopus. Tras la aplicación de criterios de inclusión y exclusión, se seleccionaron 99 artículos relevantes. Se analizó la eficacia de los modelos utilizados, los conjuntos de datos empleados, las métricas de evaluación y los desafíos existentes en su implementación. Los resultados indican que las Re...
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tesis de grado
Publicado 2025
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La presente revisión sistemática analiza distintos artículos que contienen técnicas de aprendizaje profundo, como redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN), redes neuronales generativas adversarias (GANs) y redes neuronales residuales (ResNets), observando el resultado de todos estos se prioriza la precisión para detectar el melanoma mediante de imágenes dermatológicas descartando artículos mediante la metodología Prima. Se recopilaron artículos de bases de datos confiables que utilizan imágenes de piel con y sin melanoma, y se entrenaron los diferentes modelos de aprendizaje profundo. Los resultados obtenidos indican una tasa de precisión superior en comparación con métodos tradicionales, lo que sugiere que estos enfoques avanzados pueden ser utilizados eficazmente para la detección temprana del melanoma. La discusión destaca que la combi...
19
tesis de grado
Publicado 2021
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La horticultura es una actividad que da trabajo a muchos peruanos en distintas zonas del país, sin embargo, gran parte de la producción de hortalizas es dañada por la alta incidencia de plagas de insectos. En la actualidad, un método efectivo para realizar el control de estas plagas es el uso de trampas pegantes, las cuales atraen y atrapan distintos tipos de insectos. Convencionalmente, las trampas pegantes son colocadas de forma que queden distanciadas uniformemente en el campo donde se realiza el cultivo y luego de varios días se realizan observaciones visuales por parte del personal entrenado en reconocimiento de insectos. No obstante, la información recopilada manualmente por el humano puede no ser tan exacta, pues existen diversos factores que pueden influir en la precisión de esta, por ejemplo, la habilidad de cada persona para detectar distintos tipos de insectos y la posi...
20
tesis de grado
Publicado 2024
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La tarea de la restauración digital de imágenes (Inpainting) supone una tarea fundamental dentro del campo de la visión computacional. En este trabajo se proponen adaptaciones a técnicas de aprendizaje profundo para la restauración digital de imágenes teniendo como objetivo mejorar la velocidad de ejecución. Luego de considerar un conjunto de técnicas, a partir de los criterios de ejecutabilidad, adaptabilidad, uniformidad y comparabilidad se seleccionan LaMa y EdgeConnect para su posterior adaptación. En la experimentación, se utiliza una base de datos de pinturas clásicas, cada una de las cuales es sometida a una distorsión uniforme y subsiguiente restauración con las técnicas seleccionadas y todas sus adaptaciones propuestas. Finalmente, de acuerdo con el análisis experimental a partir de los datos estadísticos obtenidos, la razón entre la diferencia de tiempo y la di...
