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para convolucional » para revolucionar (Expander búsqueda), red convolucional (Expander búsqueda), a convolutional (Expander búsqueda)
convolucional como » convencional como (Expander búsqueda), convolucional cnn (Expander búsqueda), constitucional como (Expander búsqueda)
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tesis de grado
El presente trabajo de investigación muestra cómo se diseña una red neuronal convolucional para el reconocimiento de rostros. Para esto se necesitó generar una base de datos, la cual fue generada a partir de videos grabados por cada integrante. Se logró generar una base de datos con un total de 7127 imágenes, de las cuales 5627 se destinaron para el entrenamiento y 1500 para la validación de la red neuronal. El entrenamiento de la red neuronal convolucional exigió el uso de “Data Augmentation”, “Shuffle” y “Dropout” las cuales son herramientas del lenguaje de programación Python, su uso fue necesario poder resolver el problema de sobreajuste que se tenía en previos intentos. Fueron necesarias 100 épocas para que la validación sea más precisa y más exacta. El porcentaje promedio de acierto en el reconocimiento de rostros fue de 91.97%. Para el desarrollo de los o...
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tesis de grado
Publicado 2018
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Las expresiones faciales son un medio de comunicación no verbal que muestran las emociones de una persona, estas expresiones ayudan a transmitir información en las interacciones inter personales y facilitan el entendimiento del significado del lenguaje hablado. Por lo que se considera que poder clasificar la expresión de un rostro sería una gran fuente de información para una posterior utilización. El objetivo del presente proyecto es modelar el proceso cerebral humano para clasificar imágenes de expresiones faciales por medio de una de las técnicas de Deep Learning, logrando así que una máquina sea capaz de aprender de imágenes de expresiones faciales suministradas de ejemplo (datos de entrenamiento) con el objetivo de poder clasificar ejemplos futuros sin ningún tipo de intervención humana en el proceso. En la actualidad, gracias a las Redes Neuronales Convolucionales, se ...
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tesis de grado
Publicado 2024
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La presente investigación aborda la problemática de la clasificación manual de tipos de nubes en estaciones meteorológicas del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú (SENAMHI), un proceso sujeto a errores y demandante de tiempo. El estudio justifica su relevancia destacando la importancia de la observación precisa de nubes en la meteorología y cómo la automatización mediante una herramienta de clasificación basada en redes neuronales convolucionales podría optimizar este procedimiento. Este trabajo se enmarca dentro del proyecto Meteo-Huascarán, en colaboración con el SENAMHI y el grupo de investigación IAPUCP. El método empleado consiste en el entrenamiento de un modelo de red neuronal convolucional, utilizando aprendizaje supervisado para clasificar automáticamente los tipos de nubes a partir de imágenes tomadas desde tierra. La investigación contem...
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tesis de grado
Publicado 2023
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El COVID-19 fue una de las pandemias más mortales y la enfermedad que más rápido se propagó, debido a su alta transmisibilidad. La posibilidad de un diagnóstico erróneo causó varias consecuencias negativas al paciente infectado por COVID-19. Para abordar este problema, la tesis tiene como objetivo diseñar una arquitectura de red neuronal convolucional para el diagnóstico de COVID-19 mediante imágenes de rayos x. El método de desarrollo para la arquitectura es SEMMA; esto ayuda controlar mejor las etapas que se desarrollan. Asimismo, se realizó las pruebas con 753 imágenes rayos x para evaluar el rendimiento de la arquitectura entrenado usando varios parámetros de evaluación. Los resultados muestran que la arquitectura logra la mejor precisión de 90 %, exactitud del 91 % y sensibilidad del 93 %. En general, el modelo realiza un buen desempeño para detectar COVID-19.
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tesis de grado
Publicado 2011
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En el presente documento se explicarán las consideraciones realizadas para implementar la convolución bidimensional en la arquitectura CUDA. En general se discutirá la metodología seguida y se mostrarán y analizarán los resultados obtenidos. Inicialmente en el Capítulo 1, a manera de introducción, se discutirá la programación en paralelo y los diferentes aspectos a tener en cuenta al desarrollar programas para arquitecturas concurrentes. De esta forma se pretende explicar conceptos importantes que servirán para poner la presente investigación en contexto y comprender mejor los siguientes capítulos. En el Capítulo 2 se describirá a profundidad los aspectos más importantes de la arquitectura CUDA así como la operación de convolución bidimensional. De esta manera se espera dejar claros los conceptos pertinentes. Posteriormente en el Capítulo 3 se explicará la metodolog...
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tesis de grado
Publicado 2011
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En el presente documento se explicarán las consideraciones realizadas para implementar la convolución bidimensional en la arquitectura CUDA. En general se discutirá la metodología seguida y se mostrarán y analizarán los resultados obtenidos. Inicialmente en el Capítulo 1, a manera de introducción, se discutirá la programación en paralelo y los diferentes aspectos a tener en cuenta al desarrollar programas para arquitecturas concurrentes. De esta forma se pretende explicar conceptos importantes que servirán para poner la presente investigación en contexto y comprender mejor los siguientes capítulos. En el Capítulo 2 se describirá a profundidad los aspectos más importantes de la arquitectura CUDA así como la operación de convolución bidimensional. De esta manera se espera dejar claros los conceptos pertinentes. Posteriormente en el Capítulo 3 se explicará la metodolog...
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tesis de grado
Publicado 2022
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El cáncer de piel es uno de los tipos de cáncer más frecuente en los seres humanos, abarca cerca de un tercio total de las neoplasias. Dentro del cáncer de piel encontramos al carcinoma basocelular (CBC) siendo este el tipo de cáncer más frecuente a nivel mundial. Una serie de estudios que involucran enfoques de aprendizaje profundo ya se han desempeñado en un número considerable como la clasificación de imágenes. Los modelos utilizados en dichas tareas emplean la función Softmax (modelo clásico) en la capa de clasificación. Sin embargo, se han realizado estudios que utilizan una alternativa a la función Softmax para la clasificación: la máquina de vectores de soporte (SVM). El uso de SVM en una arquitectura de red neuronal artificial produce resultados relativamente mejores que el uso de la función Softmax convencional. Por este motivo se construyó un sistema que diagn...
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tesis de grado
Publicado 2023
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El propósito de esta investigación es crear un modelo combinado que integre una CNN con Random Forest con el fin de clasificar adecuadamente lunares como benignos o malignos. Dicha combinación de metodologías se desarrolla con el fin de aumentar la eficiencia si se compara el trabajo de los algoritmos por separado. Esta metodología de desarrollo se llevó a cabo con el lenguaje de programación Python, escrito en el entorno de ejecución de Google Colaboratory. Se empezó importando las librerías que se van a utilizar para la escritura y ejecución del código de programación, una vez hecho eso, se desarrollaron funciones con el fin de ahorrar escrituras de líneas de código más adelante, y minimizar el uso de los recursos computacionales. Estas funciones son: Función de entrenamiento, Función de varianza y Función de matriz de confusión. Finalizado esto, se empezó con el p...
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tesis de grado
Publicado 2025
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El presente estudio se enfocó en el ODS número 9, el cual refiere a la industria, innovación e infraestructura. En tal sentido, la investigación tuvo como objetivo principal determinar de qué manera una red neuronal convolucional mejora el proceso de control de calidad del cribado de uva en una empresa agroindustrial de Piura. Metodológicamente, la investigación fue de tipo aplicada con un enfoque cuantitativo y diseño experimental para realizar la evaluación del desempeño de la red neuronal convolucional. Por lo tanto, la muestra estuvo conformada por 100 racimos de uva Sweet Globe, mismos que fueron utilizados para construir el dataset de 800 imágenes, de ellas se utilizó el 80% para el entrenamiento y el 20% para la validación. Paralelamente a ello, se llevó a cabo la fase de experimentación, teniendo como principales hallazgos que el modelo implementado logró tener un...
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artículo
Publicado 2022
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La diabetes es considerada como una enfermedad crítica, y su detección temprana permite mejorar la atención y calidad de vida del paciente. Esta investigación desarrolla una red neuronal convolucional para la detección de la diabetes usando imágenes del fondo de ojo del conjunto de imágenes IDRID. El análisis de rendimiento de la red neuronal convolucional aplica una validación cruzada y se compara con otros modelos utilizados en estudios previos basados en métodos como Random Forest, Extra Trees, SVM y AdaBoost. Nuestro modelo CNN consta de una capa de entrada, tres capas convolucionales, tres capas de agrupación, dos capas completamente conectadas, y una capa de salida con dos neuronas. Los resultados de la evaluación del modelo de red neuronal convolucional con 103 imágenes produjeron un accuracy de 83.50% lo que representa un mejor rendimiento comparado con estudios prev...
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tesis de grado
Publicado 2025
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El presente estudio realiza una revisión sistemática de la literatura sobre métodos de explicabilidad basados en reglas aplicados a redes neuronales convolucionales (CNN) en el diagnóstico médico, con el objetivo de sintetizar enfoques, identificar limitaciones y proponer líneas de investigación futuras. La búsqueda bibliográfica se realizó en las bases de datos Scopus y Web of Science, siguiendo la metodología PRISMA, con ecuaciones diseñadas para recuperar artículos publicados entre 2001 y 2024, centrados en la detección o diagnóstico médico mediante CNN con explicabilidad basada en reglas. De un total de 406 registros iniciales, se aplicaron criterios de inclusión y exclusión, seleccionándose 62 estudios para el análisis. Los resultados muestran que los enfoques más frecuentes son modelos híbridos CNN+árboles de decisión o Random Forest, CNN+redes Bayesianas, t...
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tesis de grado
Publicado 2022
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En el Perú, durante el primer semestre del presente año, se ha logrado incorporar innovaciones tecnológicas desarrolladas a partir de la inteligencia artificial, lo cual representa un gran crecimiento tecnológico. Por ello, la presente investigación tiene como objetivo diseñar una red neuronal convolucional que, a través de un aprendizaje supervisado, permita la identificación de la madurez adecuada del plátano para el cumplimiento de la NTP N°011.005(2009). Para esto se utilizó un entorno de desarrollo integrado denominado “Jupyter Notebook”, basado en el lenguaje de programación Python para desarrollo de redes neuronales artificiales, con la finalidad de lograr la predicción más alta en la identificación de la madurez del plátano a evaluar. Este trabajo de investigación fue dividido en tres etapas. La primera etapa consistió en el procesamiento de las imágenes de...
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tesis de grado
Publicado 2022
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El aprendizaje profundo como subconjunto del machine learning, donde la redes neuronales inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, emulando su funcionamiento para obtener ciertos conocimientos con la capacidad de aprender por sí mismo y efectuar tareas previa a una fase de entrenamiento, es por esta razón esta investigación cumple como objetivo principal implementar una red neuronal convolucional (CNN) con el objetivo de mejorar la clasificación del diagnóstico COVID 19 en imágenes de rayos X, de esta forma ayudar a los especialistas en salud. En el desarrollo del planteamiento del problema se revisó investigaciones previas para comprender las consecuencias y dificultades del sector salud para combatir a esta infección, Asimismo, se hizo investigaciones en soluciones tecnológicas basadas en aprendizaje profundo, para brindar un apoyo a este sector, que si son correctam...
15
tesis de grado
Publicado 2021
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En la presente investigación se optó por trabajar con tres modelos de redes neuronales convolucionales particulares para la detección de mascarillas, y se evaluó la capacidad de reconocimiento de una persona usando mascarilla, sin mascarilla y haciendo mal uso de esta, justificando con valores numéricos y ecuaciones la que posee mayor efectividad al momento de la detección, utilizando para este cometido tres parámetros significativos como lo son: la matriz de confusión, la métrica Precision y la métrica Accuracy. En primer lugar, se realizó la adquisición de imágenes y seguidamente su procesamiento para conformar la base de datos, la cual se organizó en tres grupos que son: Con Mascarilla, conformada por 968 imágenes, Sin Mascarilla, conformada por 988 imágenes, y Mal Uso conformada por 967 imágenes, dándonos un total de 2923 imágenes. Teniendo la base de datos se proc...
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tesis de grado
Publicado 2021
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En la presente investigación se optó por trabajar con tres modelos de redes neuronales convolucionales particulares para la detección de mascarillas, y se evaluó la capacidad de reconocimiento de una persona usando mascarilla, sin mascarilla y haciendo mal uso de esta, justificando con valores numéricos y ecuaciones la que posee mayor efectividad al momento de la detección, utilizando para este cometido tres parámetros significativos como lo son: la matriz de confusión, la métrica Precision y la métrica Accuracy. En primer lugar, se realizó la adquisición de imágenes y seguidamente su procesamiento para conformar la base de datos, la cual se organizó en tres grupos que son: Con Mascarilla, conformada por 968 imágenes, Sin Mascarilla, conformada por 988 imágenes, y Mal Uso conformada por 967 imágenes, dándonos un total de 2923 imágenes. Teniendo la base de datos se proc...
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tesis de maestría
Detección de intrusos en la red basado en red neuronal convolucional y aprendizaje por transferencia
Publicado 2024
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Este estudio explora la aplicación de aprendizaje por transferencia en redes neuronales convolucionales (CNN) para la identificación de nuevos ataques en la detección de intrusos en redes. Dado que los enfoques basados en aprendizaje profundo, como las CNN, están en constante desarrollo para detectar y clasificar ataques cibernéticos en redes y sistemas de host de manera automática, surge la necesidad de investigar soluciones que se adapten a la evolución continua de las amenazas. El propósito principal de este estudio es analizar el rendimiento de los modelos CNN en la detección de ataques en redes y explorar la viabilidad del aprendizaje por transferencia para mejorar la identificación de ataques emergentes y abordar los problemas asociados con el reentrenamiento de modelos. Utilizando el conjunto de datos UNSW-NB15, se entrenaron y compararon modelos CNN y modelos basados en...
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tesis de grado
Publicado 2019
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The present research work aimed as main objective, to implement a computer vision_x000D_ system to identify surface faults in the flexible pavement using digital image_x000D_ processing and artificial intelligence fundamentals._x000D_ Four different models of convolutional networks were designed, with a data set_x000D_ of 7200 images, 1440 being for the training set, 360 for the validation set and 77 for_x000D_ the test. The model that presented the best indicators for the computer vision system_x000D_ was chosen, the results being as follows: 98.03% efficiency, 95.06% sensitivity and_x000D_ 95.63% specificity._x000D_ Finally, with the results obtained, the hypothesis proposed could be demonstrated,_x000D_ that a computer vision system allows the identification of surface faults in the flexible_x000D_ pavement
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tesis de grado
Publicado 2022
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En este proyecto de tesis se implementó un sistema de conducción autónoma usando una red neuronal convolucional, y capaz de lograr un nivel de autonomía 4 respondiendo al entorno donde se encuentra; para eso, fue necesario crear módulos que uniéndose entre ellos se lograron alcanzar los objetivos propuestos. Tales módulos se encargaron del control de motores de arranque y dirección del automóvil, la captura de la imagen exterior la cual fue realizada por 2 lentes (de baja distorsión y del tipo angular) independientemente cada una, la captura de los datos de un mando vía USB para poder controlar el automóvil y obtener un comando de giro producido por este dispositivo para entrenar la red neuronal; luego, teniendo estos datos capturados, también se implementó un módulo de recolección de datos que permitió combinar la imagen y el comando de giro el cual fue balanceado para ...
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tesis de grado
Publicado 2019
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En el siguiente informe final de tesis tiene como finalidad presentar los resultados de la investigación del comportamiento de modelos predictivos basados en Visión Computacional cuando están bajo la influencia del paralelismo, es decir cuando los procesos del cálculo computación se segmentan y procesan en paralelo, en este caso se adiciona al CPU el GPU. Si bien las nuevas arquitecturas computacionales son potentes en procesamiento de datos a comparación de décadas anteriores, esto aún no es suficiente para cubrir las necesidades de resultados inmediatos para la toma de decisiones, de aquí la necesidad de poder obtener el mejor algoritmo que dé resultados óptimos cuando esta aplicado al paralelismo. Para se tiene como objetivo comprobar si el paralelismo afecta significativamente a las dimensiones de los algoritmos que son la precisión y el tiempo de procesamiento. Para la e...
