Título: Identificación automática de gatos mediante reconocimiento de imágenes usando redes neuronales convolucionales
Asesor(es): Mejia Cabrera, Heber Ivan
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 2022
Institución: Universidad Señor de Sipán
Resumen: Existe una alta tasa de mascotas domesticas abandonadas en el Perú, las
entidades gubernamentales y no gubernamentales luchan cada día para que estos
números se reduzcan con diferentes campañas, incentivando a la adopción en
hogares que no cuenten con mascotas y también que realicen la esterilización en
sus mascotas, pero aparte de estas campañas como combatir el abandono de las
mascotas que realizan las personas, y así hacer valer la ley de protección y
bienestar animal. Existen métodos para identificar si una mascota ha sido
abandonada por ejemplo que sea identificada por el ojo humano, el uso de
microchips, el uso de collar con código QR, pero como identificar si estos tres
métodos mencionados no funcionan, frente a esta situación, como identificamos a
una mascota abandonada en la calle, se trabajó con deep learning utilizando redes
neuronales convolucionales, para identificar de manera automática a los gatos
desaparecidos. Los resultados que se obtuvieron fueron de un 98% de exactitud al
momento de probar la red neuronal convolucional, llegando así a la conclusión que
las redes neuronales convolucionales son muy efectivas y fáciles de implementar
para realizar trabajos de clasificación y predicción.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo
Grado o título: Ingeniero de Sistemas
Jurado: Mejía Cabrera, Heber Iván; Aguinaga Tello, Juan; Minguillo Rubio, Cesar augusto
Fecha de registro: 3-nov-2022