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Torres, E., (2022). Desarrollo de un método para detectar movimiento en los ojos utilizando redes neuronales [Tesis, Universidad Señor de Sipán]. https://hdl.handle.net/20.500.12802/9633
Torres, E., Desarrollo de un método para detectar movimiento en los ojos utilizando redes neuronales [Tesis]. PE: Universidad Señor de Sipán; 2022. https://hdl.handle.net/20.500.12802/9633
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Title: Desarrollo de un método para detectar movimiento en los ojos utilizando redes neuronales
Authors(s): Torres Luna, Eduardo Alfonso
Advisor(s): Tuesta Monteza, Victor Alexci
Keywords: Método de movimiento de ojos; Red neuronal; Medición de desempeño de red neuronal; Tratamiento de imágenes
OCDE field: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Issue Date: 2022
Institution: Universidad Señor de Sipán
Abstract: La detección de los movimientos de los ojos es una tecnología prometedora para
el manejo y control de dispositivos, la cual ofrece innumerables posibilidades a
personas con ciertas limitaciones físicas. En la sociedad actual existe una brecha
que es necesario superar y obstáculos que es preciso quitar de en medio, en
favor de las personas con ciertas discapacidades físicas, con el propósito de
permitirles ejercer actividades en condiciones de igualdad ante los demás. Existen
muchas personas con problemas de parálisis en las extremidades superiores e
inferiores lo cual les impiden que por sus propios medios puedan llevar a cabo sus
actividades más básicas, dependiendo para tal fin de la ayuda de terceras
personas.
La presente investigación tiene como finalidad desarrollar un método, el cual
permite la detección del movimiento de los ojos, haciendo uso de las redes
neuronales artificiales. Dicho método consta de cuatro etapas, las cuales son:
Catalogación de los movimientos físicos de los ojos; Tratamiento de imágenes;
Diseño y entrenamiento de la red neuronal; y por último la Implementación de un
prototipo y medición de desempeño de la red neuronal. El método desarrollado
permitió la implementación de dos redes neuronales de distintas arquitecturas, a
las cuales se realizó la evaluación del desempeño de dichas redes en base a la
muestra, con su respectivo prototipo. La primera red neuronal alcanzó una
exactitud, precisión, sensibilidad y especificidad promedio del 100%. La segunda
red neuronal alcanzó un promedio en exactitud del 99.38%, promedio en precisión
del 98.55%, promedio en sensibilidad del 98% y promedio en especificidad de
99.61%. De acuerdo a la concordancia en base al índice de Kappa, ambas redes
neuronales tienen una valoración “Casi perfecta” con 1 y 0.98 respectivamente.
Conforme a la investigación y los resultados, se logró observar que cumpliendo
con las etapas del método desarrollado, es posible crear de manera rápida y a un
bajo costo, redes neuronales artificiales que pueden detectar el movimiento de los
ojos de manera eficiente.
Link to repository: https://hdl.handle.net/20.500.12802/9633
Discipline: Ingeniería de Sistemas
Grade or title grantor: Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo
Grade or title: Ingeniero de Sistemas
Juror: Bances Saavedra, David Enrique; Bravo Ruiz, Jaime Arturo; Mejía Cabrera, Heber Iván
Register date: 2-Jun-2022
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