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Poco Medina, Jorge Luis
Moreno Vera, Felipe Adrian
2022-09-27T14:41:19Z
2022-09-27T14:41:19Z
2022
1075137
https://hdl.handle.net/20.500.12590/17274
La percepción es la forma en que los humanos interpretan y comprenden la información captada después de la interacción con el entorno que les rodea, aprendiendo nuevas experiencias o reforzando otras ya vividas. La percepción de la seguridad urbana se puede describir en cómo los humanos presentan una reacción ante un determinado estímulo proveniente de la apariencia visual o conocimiento previo sobre un cierto lugar (calles, zonas urbanas, etc). A partir de esta idea, diversos estudios buscaron describir dicho fenómeno teniendo como ejemplo más notable la teoría denominada \The Broken Window", la cual estudiaba el comportamiento de las personas frente a ambientes cuya apariencia visual era caótica. Así mismo, recientemente este estudio está siendo implementado utilizando diversos tipos de datos, no solo limitándose a encuestas o experimentos sociales, con el objetivo de determinar la relación entre la percepción urbana y características intrínsecas de los ciudades; de los cuales, uno de los conjuntos de datos más resaltables es Place Pulse. En este trabajo, se propone una metodología que permita analizar y explorar los datos de Place Pulse 2.0. Como resultados principales, presentamos un análisis exploratorio de los datos, resaltando la organización y comportamiento de los datos. Además, presentamos una comparación entre diferentes técnicas de aprendizaje supervisado y semi-supervisado. Mostrando que un modelo Generative Adversarial Networks (GAN) presenta mejores resultados que técnicas convencionales. (es_PE)
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Universidad Católica San Pablo (es_PE)
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Universidad Católica San Pablo (es_PE)
Repositorio Institucional - UCSP (es_PE)
Deep learning (es_PE)
Convolutional neural networks (es_PE)
GAN (es_PE)
Features extraction (es_PE)
Urban perception (es_PE)
Técnicas de aprendizaje profundo para el análisis de la percepción de la seguridad urbana (es_PE)
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Universidad Católica San Pablo. Departamento de Ciencia de la Computación (es_PE)
Ciencia de la Computación (es_PE)
Maestría (es_PE)
Maestro en Ciencia de la Computación (es_PE)
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Escuela Profesional de Ciencia de la Computación (es_PE)
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43594292
https://orcid.org/0000-0001-9096-6287 (es_PE)
72972168
611017 (es_PE)
José Eduardo Ochoa Luna (es_PE)
Rensso Victor Hugo Mora Colque (es_PE)
Guillermo Cámara Chavez (es_PE)
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Privada asociativa
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