Aplicación de técnicas de aprendizaje profundo para la clasificación y reconocimiento de objetos en imágenes
Las ciencias de la computación han tomado un papel fundamental en el desarrollo de las actividades cotidianas del ser humano, presentando herramientas que dan solución a problemas en distintos ámbitos. Andrew Ng, profesor de la universidad de Stanford cuyas investigaciones se centran en la inteligen...
| Autor Principal: | Gamarra Torroledo, Camilo Andrés |
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| Otros Autores: | Ríos Beltrán, Manuel Sebastián |
| Formato: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad Santo Tomás
2018
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
Gamarra Torroledo, C. A., & Ríos Beltrán, M. S. (2018). Aplicación de técnicas de aprendizaje profundo para la clasificación y reconocimiento de objetos en imágenes |
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| Sumario: |
Las ciencias de la computación han tomado un papel fundamental en el desarrollo de las actividades cotidianas del ser humano, presentando herramientas que dan solución a problemas en distintos ámbitos. Andrew Ng, profesor de la universidad de Stanford cuyas investigaciones se centran en la inteligencia artificial; hace énfasis en su curso de aprendizaje automático en como aplicaciones basadas en algoritmos bioinspirados, aprendizaje automático y técnicas evolutivas, permiten por ejemplo tener información sobre el tráfico, hacer predicciones climáticas, generar seguridad con reconocimiento biométrico, hacer control de cultivos, obtener ubicación gracias a la cartografía automática o incluso nos permiten la interacción en las redes sociales. Estas técnicas computacionales se han visto beneficiadas con el avance de la tecnología ya que los dispositivos electrónicos son capaces de adquirir cada vez más información y procesarla en tiempos menores.
El reto de las ciencias computacionales es extraer información útil del medio en el que el ser humano interactúa, con el fin de crear modelos matemáticos, estadísticos o cuantitativos que puedan representar estos procesos naturales del hombre. De allí se intenta poner todas estas técnicas al servicio de las personas para facilitar la interacción fluida con textos, imágenes y conversaciones. También es en este punto donde se ha evidenciado que existen ciertas barreras que impiden dicha interacción fluida, por ejemplo existen limitaciones físicas que hacen que las personas puedan tener problemas tanto en la recepción de la información y en la comunicación de ideas (invidentes o personas sordomudas), por otro lado pueden haber barreras del tipo cultural, ya que existen elementos propios de cada país que pueden ser desconocidos por turistas como el idioma o el sistema de señalización de tráfico.
Por lo anterior se da la motivación de este proyecto, el hecho de construir una herramienta tecnológica apoyada en las ciencias de la computación (en este caso Deep Learning) que permita sobrepasar algunas de estas barreras, a través de la creación de un servicio que reconozca y caracterice de forma automática imágenes tomadas o proporcionadas por un usuario.
El siguiente texto presenta en los antecedentes un recorrido histórico de la evolución de las ciencias en la computación y más exactamente la evolución que han tenido los algoritmos probabilísticos, además de trabajos que de igual manera han querido hacer la identificación de objetos en imágenes utilizando aprendizaje profundo.
Se podrá ver también la justificación y motivación que existe para desarrollar el proyecto y así mismo los objetivos puntuales que se quieren completar con esta tesis de grado.
Más adelante el documento pone al lector en contexto a través de los conceptos y bases teóricas que se requieren para dar paso al diseño y ejecución del proyecto, el cual está conformado por tres partes fundamentales.
A continuación, se encontrarán los resultados obtenidos, las pruebas realizadas y las evaluaciones obtenidas de la herramienta tecnológica construida. Para poder obtener las respectivas conclusiones, posibles trabajos futuros y los aportes o el impacto social que puede tener un proyecto como este. |
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