Informática con mención en Ciencias de la Computación
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Ítem Texto completo enlazado Predicción de un tiro penal de fútbol basado en la estimación de postura del jugador(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-06-24) Mauricio Salazar, Josue Angel; Alatrista Salas, HugoEn este artículo se presenta una metodología innovadora para predecir un tiro penal en fútbol basado en la estimación de postura del jugador que ejecuta el disparo haciendo uso de dos herramientas de visión computacional como segmentación semántica en videos y la estimación de postura 3D mediante los métodos TAM y MMPose, respectivamente. Para ello, se construyó un corpus de videos de tiros penales y se han entrenado modelos de aprendizaje profundo para predecir la región del arco a la cual llegará el disparo. Los resultados muestran que el modelo llamado CNN 3D logra una mejor precisión con respecto a los otros modelos entrenados. Además, se ha medido la influencia de distintas partes del cuerpo con respecto a la tarea de predicción, mostrando que las piernas son las partes más influyentes. Por último, implementamos una herramienta web para el entrenamiento de porteros y jugadores de fútbol en tiros penales, ofreciendo de esta manera posibles mejoras en las tácticas de un disparo de tiro penal mediante el uso de la visión computacional.Ítem Texto completo enlazado Generación de imágenes de acciones específicas de una persona utilizando aprendizaje profundo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-04-16) Morales Pariona, Jose Ulises; Beltran Castañon, Cesar ArmandoDesde que aparecieron las redes GAN, se han realizado varias investigaciones sobre cómo generar imágenes en diversos ámbitos, como la generación de imágenes, conversión de imágenes, síntesis de videos, síntesis de imágenes a partir de textos y predicción de cuadros de videos. Basándose mayormente en mejorar la generación de imágenes de alta resolución y la reconstrucción o predicción de datos. El propósito de este trabajo es implementar las redes GAN en otros ámbitos, como la generación de imágenes de entidades realizando una acción. En este caso se consideró 3 acciones de personas, que son los ejercicios de Glúteo, Abdomen y Cardio. En primer lugar, se descargaron y procesaron las imágenes de YouTube, el cual incluye una secuencia de imágenes de cada acción. Posteriormente, se separó dos grupos de imágenes, de una sola persona, y de personas diferentes realizando las acciones. En segundo lugar, se seleccionó el modelo InfoGAN para la generación de imágenes, teniendo como evaluador de rendimiento, la Puntuación Inicial (PI). Obteniendo como resultados para el primer grupo, una puntuación máxima de 1.28 y en el segundo grupo, una puntuación máxima de 1.3. En conclusión, aunque no se obtuvo el puntaje máximo de 3 para este evaluador de rendimiento, debido a la cantidad y calidad de las imágenes. Se aprecia, que el modelo si logra diferenciar los 3 tipos de ejercicios, aunque existen casos donde se muestran incorrectamente las piernas, los brazos y la cabeza.Ítem Texto completo enlazado Estimación del carbono almacenado en paisajes agropecuarios y ganaderos a partir de Imágenes multiespectrales capturadas por drones, y técnicas de aprendizaje profundo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-01-10) Tovar Galarreta, Juan Carlos Alfredo; Villanueva Talavera, Edwin RafaelLos paisajes agrícolas y ganaderos están estrechamente relacionados con el flujo de carbono, ya que actúan como reservorios de carbono en forma de biomasa. La evaluación de las reservas de carbono almacenadas en estas zonas es importante para apoyar la toma de decisiones que impidan que estas zonas se conviertan en fuentes de emisión de carbono. Sin embargo, las técnicas tradicionales de estimación de las reservas de carbono requieren un muestreo in situ, lo que supone una tarea extenuante, arriesgada, costosa DE escasa cobertura. En este estudio, proponemos una metodología, basada en imágenes multiespectrales capturadas por drones y modelos de aprendizaje profundo, para automatizar la tarea de estimar mapas de reservas de carbono almacenados en paisajes agrícolas y ganaderos. Aplicamos una arquitectura de red neuronal U-Net para discriminar las zonas arbóreas y pastizales. Luego, se desarrolla un modelo basado en redes neuronales convolucionales para la estimación de la densidad de carbono a partir de imágenes multiespectrales. Resultados experimentales en paisajes agrícolas y ganaderos de la Amazonía peruana mostraron la efectividad de la metodología propuesta, reportando un mIoU de 87%, un RMSE de 2.44 para zonas arbóreas, y un RMSE de 1.84 para zonas de pastura. Concluimos que la estimación de la densidad de carbono es alcanzable con el enfoque propuesto. Esta metodología puede ser útil para la toma de decisiones y puede contribuir a la gestión o al control del cambio climático.Ítem Texto completo enlazado Pronóstico del precio de cobre utilizando técnicas de aprendizaje profundo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-03-06) Carhuas Ñañez, Milton Cesar; Villanueva Talavera, Edwin RafaelPronosticar 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.