Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Clasificación automática de eventos en videos de fútbol utilizando redes convolucionales profundas(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-06-21) Laboriano Galindo, Alipio; Beltrán Castañón, César ArmandoLa forma en que las nuevas generaciones consumen y experimentan el deporte especialmente el fútbol, ha generado oportunidades significativas en la difusión de contenidos deportivos en plataformas no tradicionales y en formatos más reducidos. Sin embargo, recuperar información con contenido semántico de eventos deportivos presentados en formato de video no es tarea sencilla y plantea diversos retos. En videos de partidos de fútbol entre otros retos tenemos: las posiciones de las cámaras de grabación, la superposición de eventos o jugadas y la ingente cantidad de fotogramas disponibles. Para generar resúmenes de calidad y que sean interesantes para el aficionado, en esta investigación se desarrolló un sistema basado en Redes Convolucionales Profundas para clasificar automáticamente eventos o jugadas que ocurren durante un partido de fútbol. Para ello se construyó una base de datos a partir de videos de fútbol descargados de SoccerNet, la cual contiene 1,959 videoclips de 5 eventos: saques de meta, tiros de esquina, faltas cometidas, tiros libres indirectos y remates al arco. Para la experimentación se utilizó técnicas de preprocesamiento de video, una arquitectura convolucional propia y se aplicó transfer learning con modelos como ResNet50, EfficientNetb0, Visión Transformers y Video Visión Transformers. El mejor resultado se obtuvo con una EfficentNetb0 modificada en su primera capa convolucional, con la cual se obtuvo un 91% accuracy, y una precisión de 100% para los saques de meta, 92% para los tiros de esquina, 90% para las faltas cometidas, 88% para los tiros libres indirectos y 89% para los remates al arco.Ítem Texto completo enlazado Modelos de detección de emociones en texto y rostros para agentes conversacionales multimodales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-04-06) Balbuena Galván, José Guillermo; Beltrán Castañón, César ArmandoEl presente trabajo de investigación aborda la implementación, análisis y selección de distintos modelos de redes neuronales recurrentes (RNN) y convolucionales (CNN) para la detección de emociones en texto y rostros; los cuales pueden ser utilizados como módulos adicionales en agentes conversacionales de tiempo real como son chatbots o robots sociales. Los módulos de detección permiten a los agentes conversacionales poder entender cómo se sienten las personas durante la interacción con ellas; conociendo estos estados los agentes conversacionales pueden responder empáticamente. En primer lugar, se revisará la literatura sobre como los agentes conversacionales buscan ser más empáticos, así como los métodos de detección de emociones mediante distintos canales como texto y rostros. Luego, se procede a recolectar y pre-procesar bases de datos públicas para el entrenamiento de los algoritmos seleccionados en base a la literatura. Finalmente, métricas tanto para la evaluación del rendimiento de predicción multiclase (Accuracy, Precision, Recall y F1), como la velocidad de procesamiento (ej. Framesper- second) son seleccionadas y analizadas para determinar cuáles son los mejores algoritmos para implementar una aplicación de tiempo real.Ítem Texto completo enlazado Sperm cell segmentation in digital micrographs based on convolutional neural networks using u-net architecture(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-08-11) Melendez Melendez, Roy Kelvin; Beltrán Castañón, César ArmandoHuman infertility is considered a serious disease of the the reproductive system that affects more than 10% of couples worldwide,and more than 30% of reported cases are related to men. The crucial step in evaluating male in fertility is a semen analysis, highly dependent on sperm morphology. However,this analysis is done at the laboratory manually and depends mainly on the doctor’s experience. Besides,it is laborious, and there is also a high degree of interlaboratory variability in the results. This article proposes applying a specialized convolutional neural network architecture (U-Net),which focuses on the segmentation of sperm cells in micrographs to overcome these problems.The results showed high scores for the model segmentation metrics such as precisión (93%), IoU score (86%),and DICE score of 93%. Moreover,we can conclude that U-net architecture turned out to be a good option to carry out the segmentation of sperm cells.Ítem Texto completo enlazado Identificación automática de las fases del gesto de recepción en el vóley mediante análisis de videos usando redes neuronales convolucionales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-07-21) Garcia Sulca, Jose Gustavo; Beltrán Castañón, César ArmandoEl presente trabajo presenta un modelo algorítmico que permite la identificación automática a partir de videos de las fases temporales que ocurren durante la ejecución de la técnica de recepción en el vóley. En la etapa inicial se muestra la definición de dichas fases temporales a analizar, así como algunos trabajos relacionados al ámbito de reconocimiento de actividades en el área de ciencias de la computación. De igual manera, se presenta el marco teórico que contiene los conceptos necesarios para el desarrollo de este trabajo. Luego se procedió a definir dos módulos en los que se divide el modelo algorítmico: módulo de detección de jugador y módulo de clasificación de fases. En cada uno de estos módulos se detalla las arquitecturas de los modelos a utilizar así como el pre-procesamiento de los datos y el respectivo método de entrenamiento. Finalmente, se muestra lo obtenido tras la implementación de los módulos detallados anteriormente. Para ello se realizó adicionalmente la recolección de una base de datos de videos con su respectivo etiquetado, la cual fue desarrollada para la presente tesis como parte del proyecto “Caracterización biomecánica del gesto técnico de recepción en el voleibol puesta al servicio del entrenamiento deportivo mediante el desarrollo de un aplicativo móvil integrado a un sistema de captura de movimiento low-cost”, el cual viene siendo desarrollado por el Grupo de Investigación en Robótica Aplicada y Biomecánica. Con ello, se muestran los resultados obtenidos al realizar el entrenamiento de los módulos con esta base de datos. Estos muestran que el modelo implementado consigue identificar correctamente la fase temporal a nivel de frames con una precisión de 92.19%. Además a ello, en los casos donde ocurre un error en la identificación, la fase identificada por el modelo es una contigua a la real, mostrando que el modelo pudo captar la esencia temporal de las fases.Ítem Texto completo enlazado Identificación automática de acciones humanas en secuencias de video para soporte de videovigilancia(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-11-28) Fernández Martínez, Luis Christian; Beltrán Castañón, César ArmandoLa identificación de acciones en secuencias de video es un tema de especial interés para aplicaciones como detección de peleas, identificación de vandalismo, detección de asaltos a transeúntes, detección de contenido no apto para menores, etc. Este interés se encuentra asociado al incremento de cámaras de videovigilancia alrededor del mundo y a la masiva producción de videos en línea cargados a las diferentes plataformas sociales de almacenamiento y distribución de contenido bajo demanda. Debido a ello, se decide utilizar un modelo de detección de acciones humanas y aplicarlo en secuencias de videovigilancia. Dicho modelo utiliza redes neuronales profundas, con la finalidad de poder realizar la tarea de clasificación. El modelo aplicado se basa en el extracción de características convolucionales y temporales utilizando una parte de la red Inception V3 para lo primero y una red LSTM para lo segundo. Finalmente, se aplica el modelo en el dataset UCF101 el cual contiene acciones humanas diversas y luego sobre el dataset VIRAT 2.0 Ground, el cual contiene secuencias de videovigilancia.Ítem Texto completo enlazado Caracterización de textura en imágenes digitales de hojas de plantas mediante dimensión fractal multiescala(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-04-11) Khlebnikov Núñez, Sofía; Beltrán Castañón, César Armando; Martinez Bruno, OdemirActualmente aún existen áreas de la Amazonía donde se puede encontrar especies de plantas que necesitan ser identificadas y estudiadas para poder conocer sus propiedades médicas, nutricionales, industriales, etc. En muchos casos, los especialistas realizan un análisis manual, confiando en sus habilidades sensoriales y experiencia, pero eso demanda tiempo y dinero. Por eso, es importante tener una herramienta efectiva que permita hacer un rápido y eficiente reconocimiento de las plantas. Con este trabajo queremos dar un aporte al área de la investigación de reconocimiento y clasificación de plantas, presentando los resultados de la caracterización de plantas a través de la textura de la hoja. El objetivo es evaluar el método Bouligand-Minkowski basado en dimensión fractal multiescala, usando imágenes digitales para la caracterización de la textura de hojas de la Amazonía del Perú´, con el fin de ayudar a mejorar su identificación y catalogación. Para lograr el objetivo de la investigación se trabajó con dos bases de datos: ImageCLEF 2012, con 101 especies de plantas y PERALD de 27 especies. La primera es la base de datos de validación y la segunda es objeto de la investigación. El paso inicial de este trabajo fue la aplicación de un pre- procesamiento de las imágenes de las plantas. Luego, las imágenes fueron divididas en cuadrados de 128 x 128 pixeles, seleccionando los 5 mejores por cada imagen. Este paso era necesario para facilitar la caracterización de la textura. Después se aplicó el método Bouligand-Minkowski a cada muestra para obtener los descriptores de la textura de la planta. Estos descriptores fueron la entrada al clasificador Multilayer Perceptron generando así un modelo de clasificación de plantas de base de datos PERALD.Ítem Texto completo enlazado Algoritmo para el balanceo dinámico del grado de dificultad mediante aprendizaje de máquina en la implementación de un juego orientado a apoyar el desarrollo de la inteligencia espacial en niños de etapa pre-escolar(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-03-27) Caballero Torres, Franco André; Beltrán Castañón, César ArmandoDentro del ámbito educativo nacional, la Inteligencia espacial, a pesar de haber demostrado estar relacionada con una serie de habilidades que permiten y estimulan la creación y el desarrollo matemático y científico, no es muy reconocida y posee pocas herramientas que ayuden a su desarrollo en niños de edad preescolar, etapa en la que este se recomienda ampliamente. Sumado a esto encontramos la necesidad de herramientas que contribuyan en la enseñanza cuyos requerimientos han crecido en cantidad y complejidad en las últimas décadas, y que involucren modos innovadores de llevar el conocimiento aprovechando las tecnologías disponibles. La necesidad de contribuir con la educación también surge de los requerimientos del Aprendizaje Adaptativo, el cual es una metodología que, a través de la adecuación del nivel del contenido que se desea enseñar, permite al estudiante una experiencia de aprendizaje personalizada y más efectiva en resultados. Esta metodología aprovecha las posibilidades de interacción que proporcionan las tecnologías de información y la capacidad de procesamiento de los equipos informáticos para lograr su objetivo. La presente tesis describe el desarrollo de una aplicación educativa gamificada de apoyo en el desarrollo de la Inteligencia espacial en niños de etapa preescolar, e involucra el uso de tecnologías que permitan adaptar al estudiante la dificultad del juego presentado por el aplicativo. Para esto se hizo uso de métodos de Ajuste Dinámico de la Dificultad, a través de redes neuronales y aprendizaje supervisado. El entorno de juego está basado en el uso de representaciones virtuales de bloques lógicos, mediante los cuales se le presenta al alumno una figura la cual este debe imitar manipulando, mediante la pantalla táctil, otro conjunto bloques similares. Se evaluaron siete métricas en el desempeño del usuario relacionadas a cuan correcta es su respuesta en los siguientes conceptos: Encaje, ubicación, forma, tamaño, color, rotación y textura. Mediante estas métricas la aplicación elige el siguiente escenario a presentar al usuario ajustando diez atributos en dicho escenario. El proceso de adaptación busca introducir las métricas del usuario a un rango de acierto deseado y se realiza en dos pasos. Primero, se realiza sin presencia del usuario un entrenamiento de redes neuronales mediante propagación hacia atrás con información de casos base. Este primer paso permite obtener una versión inicial de la adaptabilidad. Y segundo, luego de cada ronda, se evalúa la respuesta del usuario mediante un conjunto de eventos que determinan la efectividad de la red neuronal para introducir a un usuario especifico al rango deseado, y se modifica la red usada para ese usuario con los resultados obtenidos. En los resultados del proyecto se observó que la metodología empleada es efectiva para el caso propuesto, logrando introducir las métricas en el rango luego de un número de rondas jugadas. La evaluación de requerimientos computacionales (velocidad, efectividad, robustez y eficiencia) y funcionales (claridad, variedad, consistencia y escalabilidad) para una AI adaptativa también muestra resultados positivos. Sobre la rapidez de la solución, la respuesta para ambos modelos (solo entrenamiento inicial y modificación por eventos) es imperceptible para el usuario. En cuanto eficacia se logró resultados positivos, logrando mejorar las métricas respecto a un algoritmo manual en más del 70% de los casos y obteniendo un aumento promedio comparándola a un algoritmo manual de +0.012 para las redes neuronales y +0.02 para el aprendizaje supervisado. Estos valores representan el 13% y el 22% de la máxima mejora posible respectivamente. En cuanto a la robustez y eficacia, ambos modelos lograron adaptar la respuesta al usuario en la mayoría de casos y en un número similar de rondas, aunque el aprendizaje supervisado mostró ser más efectivo en el primer criterio, mejorando los resultados del algoritmo manual. Respecto a la variedad de los escenarios presentados se obtuvo, mediante la modificación por eventos, una menor variación entre estos, lo que se relaciona con la mejor adaptabilidad alcanzada. Y sobre la escalabilidad, ambos modelos mostraron resultados positivos para los tres niveles de desempeño evaluado, aunque el aprendizaje supervisado muestra ser más efectivo. Estos resultados permiten identificar beneficios en el uso de esta metodología específicamente para el ámbito evaluado, así como identificar en qué casos específicos es más efectiva. Los resultados positivos encontrados que en conjunto indican que se ha logrado realizar una aplicación que cumple en presentar al usuario un entorno adaptativo, hacen válido el seguir este camino para futuras investigaciones en la exploración de las aplicaciones gamificadas educativas de apoyo a la inteligencia espacial.