Detección de objetos y acciones no comunes mediante aprendizaje profundo

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dc.audiencegeneralPublices_MX
dc.contributorOlvera López, José Arturo
dc.contributor.advisorOlvera López, José Arturo; 48066
dc.contributor.authorHernandez Hernandez, Alfonso
dc.creatorHERNANDEZ HERNANDEZ, ALFONSO; 636763
dc.date.accessioned2022-08-30T18:46:05Z
dc.date.available2022-08-30T18:46:05Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstract"En la era actual los datos representan información valiosa pues son fundamentales principalmente para extraer información útil que sirve para generar evaluaciones o servicios. Así surgen ramas como el machine learning o aprendizaje automático que trata de encontrar modelos matemáticos que permitirán hacer evaluaciones. Sin embargo, esto tiene un gran problema pues los investigadores deben elegir alguno de los métodos existentes y además deben elegir que datos se tomaran para entrenar. Por tal motivo surgieron nuevas técnicas para tratar estos problemas de una manera más general y tomar todos los datos con el fin de generar un modelo matemático, a esto se le denomina deep learning o aprendizaje profundo. Uno de los campos de deep learning que más investigación tiene es el estudio de imágenes donde se busca hacer clasificación, detección y segmentación. En este trabajo se plantea crear una aplicación de apoyo en vigilancia a través de deep learning clasificando y detectando imágenes además de seguir regiones de objetos con el propósito de alertar cuando una persona olvida un objeto. Para lograr esta meta se utilizan tecnologías como la programación el deep learning y un algoritmo de seguimiento".es_MX
dc.folio20220202092505-7569-TLes_MX
dc.formatpdfes_MX
dc.identificator7es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/16260
dc.language.isospaes_MX
dc.matricula.creator201344277es_MX
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Pueblaes_MX
dc.rights.accesopenAccesses_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_MX
dc.subject.lccVisión por computadoraes_MX
dc.subject.lccAnálisis de imágenes--Procesamiento de datoses_MX
dc.subject.lccProcesamiento de imágenes--Técnicas digitaleses_MX
dc.subject.lccAprendizaje automático (Inteligencia artificial)es_MX
dc.subject.lccSegmentación de imagenes_MX
dc.subject.lccRedes neuronales (Computación)es_MX
dc.thesis.careerLicenciatura en Ingeniería en Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactases_MX
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.thesis.degreetoobtainIngeniero (a) en Ciencias de la Computaciónes_MX
dc.titleDetección de objetos y acciones no comunes mediante aprendizaje profundoes_MX
dc.typeTesis de licenciaturaes_MX
dc.type.conacytbachelorThesises_MX
dc.type.degreeLicenciaturaes_MX
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