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Revisión sistemática de la aplicación de Redes Neuronales Artificiales, utilizando Deep Learning, en la detección temprana del cáncer de pielGuevara Briones, Jean Edinson January 2022 (has links)
Las redes neuronales artificiales (RNA’s) basadas en Deep Learning han tomado mayor relevancia en el área de la medicina, ayudando a los especialistas a detectar, en una fase inicial, enfermedades mortales como el cáncer de piel. Por consiguiente, este documento presenta el análisis de las diversas investigaciones que abordan la aplicación de las RNA´s en la detección temprana del cáncer de piel basándose en la metodología propuesta por Kitchenham para el desarrollo óptimo de un artículo de revisión. En base a este análisis, se pudo establecer que Alemania es el país con mayor número de investigaciones basadas en el tema del presente artículo. Además, se encontró que el modelo de arquitectura de RNA, ResNet, es el más abordado en las investigaciones seleccionadas durante el proceso de búsqueda. Por último, se concluyó que un gran porcentaje de investigaciones se desarrollaron en el continente europeo y asiático, dejando un preocupante porcentaje para el sector latinoamericano, también, se pudo corroborar que las RNA´s poseen una gran versatilidad por lo cual pueden ser aplicadas en cualquier rama de la medicina y de la ciencia.
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Búsqueda de imágenes similares usando técnicas de aprendizaje automáticoBernabeu, Marisa 15 July 2022 (has links)
El objetivo principal de la tesis gira en torno a la búsqueda de imágenes por similitud y, en concreto, a la evaluación y propuesta de técnicas para la recuperación y clasificación de imágenes de marcas similares. Hasta llegar al desarrollo del sistema presentado para evaluar la similitud de logos se ha realizado un estudio de las técnicas existentes para búsqueda de imágenes similares, implementando y comparando varias técnicas basadas en descriptores tradicionales y características neuronales que se describen en esta tesis. Para ello se ha usado MirBot, una app colaborativa de etiquetado de imágenes que ha permitido aplicar descriptores tradicionales y aproximaciones neuronales, sirviendo de ejemplo para ilustrar el recorrido realizado por las diferentes técnicas existentes y su evolución en el estado del arte. Adicionalmente se ha desarrollado un método de verificación geométrica sobre puntos de interés locales. Por último, se presenta un sistema de búsqueda de similitud de logos. Para ello se ha usado un conjunto de datos de la EUIPO (Oficina de Propiedad Intelectual de la Unión Europea) llamado EUTM (European Union Trademark), que, además de las imágenes, contiene metadatos con información sobre colores, formas, sectores y elementos figurativos. En base a este tipo de datos se propone un método de búsqueda por similitud multi-etiqueta de imagen de marca. Para ello se combinan técnicas de pre-procesamiento con redes neuronales convolucionales especializadas en la detección de características concretas de logotipos. Se han estudiado topologías aplicables a la imagen de marca y su relación con los metadatos de la base de datos utilizada. Para evaluar el sistema, y puesto que la semántica de marcas puede resultar muchas veces subjetiva, se han verificado los resultados mediante encuestas a estudiantes y profesionales del diseño, demostrando que el sistema propuesto mejora los resultados de los sistemas manuales incluso entre personas con conocimientos de diseño gráfico y composición de imágenes. Por tanto, el método propuesto también puede contribuir a mejorar el proceso de etiquetado de imagen, ya que ofrece una propuesta de clasificación con la probabilidad de pertenencia a cada una de las clases. El método propuesto permite obtener un ranking de los logos más similares permitiendo a los usuarios seleccionar las características a considerar en el proceso de búsqueda. Hasta donde sabemos no existen métodos en la literatura que aborden estos dos objetivos, por lo que consideramos que una propuesta de este tipo es de gran interés tanto metodológicamente como de forma práctica para ayudar en múltiples tareas, como pueden ser el etiquetado de logos, la detección de plagios o la búsqueda por similitud de imagen de marca.
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Visión artificial en la gestión y apoyo a la seguridad de los trabajadoresMassiris Fernández , Manlio Miguel 06 August 2021 (has links)
Las evaluaciones de riesgos y seguridad en el trabajo generalmente se han realizado
con observaciones efectuadas in situ por personal especializado. Esta evaluación de
riesgos tradicional es costosa e ineficaz, especialmente en los países en desarrollo,
donde hay una necesidad de recursos humanos más capacitados. Además, el estado
del arte resalta que incluso los especialistas calificados carecen de precisión intra- e
inter-observador, pues a menudo se equivocan en juicios de riesgos principalmente
debido a sesgos subjetivos o condiciones visuales subóptimas en el lugar de trabajo,
como ser iluminación reducida, oclusiones de equipos, auto-oclusiones y ángulos de
video inadecuados.
En esta tesis presentamos diversas propuestas, basadas en el uso de visión artificial,
para facilitar la toma de decisiones, estandarizar el proceso de evaluación y reducir el
tiempo requerido para estimar el riesgo ergonómico y cuantificar el uso de equipos de
protección individual. En el primer capítulo se presenta la introducción a las
tecnologías de la Industria 4.0 como marco básico de requerimiento de soluciones a los
problemas antes mencionados. El segundo capítulo detalla las soluciones propuestas
desde la visión artificial y las redes neuronales para la estimación del riesgo
ergonómico. En el tercer capítulo se presentan dos soluciones basadas en redes
neuronales para la inspección y cuantificación del uso de equipos de protección
personal. Finalmente, se presentan las conclusiones y el trabajo futuro. Los resultados
indicaron que los métodos propuestos facilitan el proceso de evaluación de riesgos y
condiciones de trabajo en aplicaciones reales en entornos desafiantes, utilizando entre
otras fuentes videos obtenidos por medio de cámaras deportivas egocéntricas,
teléfonos inteligentes y drones. / Risk and safety assessment at worksites is generally carried out through on-site
observations performed by specialized personnel. This traditional risk assessment
procedure is costly and ineffective, especially in underdeveloped countries, where
specifically trained human resources are scarce and expensive. Also, the state-of-art
points out that even qualified specialists lack intra- and inter-observer precision, and
often err on risk judgments, mainly due to subjective biases or workplace sub-optimal
visual conditions, such as reduced illumination, equipment occlusions, self-occlusions,
and inadequate video angles.
In this thesis we present several computer-vision- based solutions aimed to facilitate
decision-making, to standardize the evaluation process, and to reduce the amount of
time required for estimating ergonomic risk and quantifying the use of personal
protective equipment. In the first chapter, the introduction to Industry 4.0 technologies
is presented as a basic framework requiring solutions to the problemsmentioned. The
second chapter details the proposed solutions based on computer vision and neural
networks for the estimation of ergonomic risk. In the third chapter, two solutions based
on neural networks for the inspection and quantification of the use of personal
protective equipment are presented. Finally, conclusions and future work are
presented. The results indicated that the methods facilitated the process of assessing
risks and working conditions in real applications in challenging environments, using
video recorded with sports egocentric cameras, smartphones, and drones.
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Desarrollo de una librería neuronal en control builder 5.1 para controlar el nivel de mineral al interior de un molino de bolasSotelo Cabrera, Giancarlo Stefano 27 June 2016 (has links)
Los equipos utilizados en la molienda de minerales son los molinos de bolas,
encargados de realizar la conminución del mineral. Estos equipos desarrollan
elevado consumo de energía a una baja eficiencia de operación. Una de las razones
de la baja eficiencia se debe a la dificultad existente para identificar el nivel de carga
en el molino. Por ejemplo, al incrementar el nivel de carga al nivel óptimo, los
espacios existentes entre las bolas de acero se rellenan con mineral, generando un
incremento en el ratio de conminución. Por otro lado, podría pensarse que superar el
nivel de carga óptimo incrementa el ratio de conminución. Sin embargo, solo satura
el molino y disminuye aún más la eficiencia del proceso. Estos son algunos ejemplos
que indican la importancia de conocer el nivel de carga durante la operación. El nivel
de carga marca la pauta de una operación óptima y permite incrementar la eficiencia
del proceso de molienda.
El objetivo de la tesis fue desarrollar un sistema de control neuronal capaz de
determinar el nivel de carga instantáneo del molino en base a la experiencia del
operador de sala de control y mediciones de variables ampliamente conocidas en la
operación de molinos: Presión, Velocidad, Impactos y Tonelaje. La principal ventaja
del sistema de control desarrollado es la medición en tiempo real de una variable que
no es posible determinar directamente con algún sistema de instrumentación en
campo. Adicionalmente, si el molino está operando fuera del nivel óptimo de carga,
el sistema de control proporciona las acciones típicas correctivas.
El sistema de control neuronal fue desarrollado en las plataformas Control Builder 5.1
y System800xA (Sistema de Control Distribuido) del fabricante ABB. Las señales de
campo se integraron al sistema a través de “Cableado Duro” (4…20mA) y “Modbus
TCP”. Asimismo, se utilizó el algoritmo neuronal supervisado “Retropropagación” a
fin de entrenar la red neuronal. Finalmente, se realizaron pruebas al sistema de
control y se obtuvo el nivel de carga del molino con un error máximo de 4.22%.
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Modelo de pronóstico de demanda de efectivo para las oficinas de una entidad bancaria en una ciudad del interior del paisZavala Jacinto, Anggela del Rosario 10 October 2013 (has links)
El presente trabajo trata sobre el análisis de la demanda de efectivo en las oficinas de
provincia de una entidad bancaria tomando como base la metodología que se sigue
actualmente a fin de identificar oportunidades de mejora que permitan tener resultados
óptimos en los indicadores establecidos.
Este análisis está centrado en la evaluación de la exactitud y precisión que son
necesarias en el cálculo de los pronósticos de demanda para cada tipo de oficina
existente, de manera que se puedan aplicar los modelos y la metodología que permitan
obtener información más cercana a la realidad.
En los primeros capítulos se definen los conceptos y etapas del proceso de extracción del
conocimiento, para luego, por medio de estos, describir y explicar las redes neuronales,
método elegido para la solución de la problemática expuesta. Asimismo, se detalla la
situación actual del proceso que es objeto de análisis, identificando los factores que
serían relevantes para la ejecución del modelo.
En los capítulos posteriores, se procedió con el análisis de los datos obtenidos, de modo
que se puedan identificar las variables relevantes que se incluirían dentro del modelo. De
igual forma, se describe la lógica y los parámetros a tomar en cuenta para el mismo, y que
dan origen a las diferentes etapas de prueba y error para llegar a los resultados
esperados. Para ello, se recopilaron los datos necesarios de los movimientos en las
oficinas los cuales sirvieron como datos de entrada para las redes neuronales generadas.
El software empleado fue NeuralTools 5.7, debido a los beneficios que éste proporciona,
desde el manejo de datos en hojas de cálculo, las cuales utilizan la interfaz de MS Excel,
hasta el uso de herramientas y aplicaciones dinámicas que permiten manipular los datos
de forma más sencilla optimizando tiempos.
Finalmente, se procedió con la evaluación de los resultados obtenidos, haciendo la
comparación de los valores predichos con los resultados reales, logrando alcanzar un
porcentaje de exactitud de 93.18% para los pronósticos de una oficina mixta y de 91.98%
para los de una oficina captadora, generando una expectativa de ahorro de S/. 25,000.00
anuales.
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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-escolarCaballero Torres, Franco André 27 March 2018 (has links)
Dentro 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.
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Diseño de una resistencia integral de alto valor aplicada a un sistema de adquisición de señales neuronales con tecnología MOSRaygada Vargas, Erick Leonardo 26 October 2011 (has links)
La presente tesis presenta el diseño de una resistencia integrada, que se requiere
en el bloque de filtrado de un dispositivo médico implantable para un sistema de
adquisición de señales neuronales con el fin de obtener una alta constante de
tiempo y no recurrir a la utilización de resistencias externas en circuitos integrados,
siendo así posible abarcar un tópico actual de diseño microelectrónico con alto nivel
tecnológico. Se presentan los inconvenientes que existen para su desarrollo,
métodos de diseño y los requerimientos del mismo.
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3D Reconstruction of Incomplete Archaeological Objects Using a Generative Adversarial NetworkHermoza Aragonés, Renato 09 July 2018 (has links)
We introduce a data-driven approach to aid the repairing and conservation of archaeological objects: ORGAN, an object reconstruction generative adversarial network (GAN). By using an encoder-decoder 3D deep neural network on a GAN architecture, and combining two loss objectives: a completion loss and an Improved Wasserstein GAN loss, we can train a network to effectively predict the missing geometry of damaged objects. As archaeological objects can greatly differ between them, the network is conditioned on a variable, which can be a culture, a region or any metadata of the object. In our results, we show that our method can recover most of the information from damaged objects, even in cases where more than half of the voxels are missing, without producing many errors. / Tesis
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Object detection in videos using principal component pursuit and convolutional neural networksTejada Gamero, Enrique David 01 January 2019 (has links)
Object recognition in videos is one of the main challenges in computer vision. Several methods have been proposed to achieve this task, such as background subtraction, temporal differencing, optical
flow, particle filtering among others. Since the introduction of Convolutonal Neural Networks (CNN)
for object detection in the Imagenet Large Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC), its use
for image detection and classification has increased, becoming the state-of-the-art for such task, being
Faster R-CNN the preferred model in the latest ILSVRC challenges. Moreover, the Faster R-CNN
model, with minimum modifications, has been succesfully used to detect and classify objects (either
static or dynamic) in video sequences; in such setup, the frames of the video are input “as is” i.e.
without any pre-processing. In this thesis work we propose to use Robust PCA (RPCA, a.k.a. Principal Component Pursuit, PCP), as a video background modeling pre-processing step, before using the Faster R-CNN model, in order to improve the overall performance of detection and classification of, specifically, the moving objects. We hypothesize that such pre-processing step, which segments the moving objects from the background, would reduce the amount of regions to be analyzed in a given frame and thus (i) improve the classification time and (ii) reduce the error in classification for the dynamic objects present in the video. In particular, we use a fully incremental RPCA / PCP algorithm that is suitable for real-time or on-line processing. Furthermore, we present extensive computational results that were carried out in three different platforms: A high-end server with a Tesla K40m GPU, a desktop with a Tesla K10m GPU and the embedded system Jetson TK1. Our classification results attain competitive or superior performance in terms of Fmeasure, achieving an improvement ranging from 3.7% to 97.2%, with a mean improvement of 22% when the sparse image was used to detect and classify the object with the neural network, while at the same time, reducing the classification time in all architectures by a factor raging between 2% and 25%. / Tesis
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Identificación automática de las fases del gesto de recepción en el vóley mediante análisis de videos usando redes neuronales convolucionalesGarcia Sulca, Jose Gustavo 21 July 2020 (has links)
El 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. / Tesis
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