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Título: Construcción de un extractor de características basado en modelos pre-entrenados de redes neuronales convolucionales, para la identificación de imágenes de pinturas coloniales de la ciudad del Cusco
Asesor(es): Carbajal Luna, Julio Cesar
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
Fecha de publicación: 2021
Institución: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
Resumen: El presente trabajo pretende identificar imágenes de pinturas coloniales de la ciudad del Cusco. En específico, a la hora de capturar imágenes; estas pueden presentar diferentes desafíos tales como distorsiones, capturas desde diferentes ángulos, similaridad entre imágenes de diferentes clases y estilos artísticos parecidos entre pinturas de diferentes clases. Sin embargo, la verdadera dificultad radica al momento de representar una imagen (extraer características) a través de un vector, este inconveniente puede ser mitigado de varias formas, ya sea utilizando descriptores locales o globales tales como SIFT y SURF, respectivamente. No obstante, en este trabajo se pretende utilizar modelos pre-entrenados de redes neuronales convolucionales, para conseguir un extractor de características más robusto, debido a que estos presentan una tasa de acierto elevada frente a otros métodos tradicionales de visión computacional. Así mismo, se comparan los resultados obtenidos entre los modelos pre-entrenados Inception-V3 y ResNet y el nuevo extractor de características propuesto en este trabajo; aquel basado en la combinación de los modelos pre-entrenados previos. De esta comparación, se identifico que los resultados generados por el método propuesto son superiores a los resultados generados por Inception-V3 y ResNet.
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Informática y de Sistemas
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Informática y Mecánica
Grado o título: Ingeniero Informático y de Sistemas
Jurado: Chavez Centeno, Javier David; Berrios Barcena, David Reynaldo; Flores Pacheco, Lino Prisciliano; Ibarra Zambrano, Waldo Elio; Acurio Usca, Nila Sonia
Fecha de registro: 17-feb-2022; 17-feb-2022



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