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Carbajal Luna, Julio Cesar
Centeno Delgado, Harried All
Castilla Condori, Yesenia Erika
2022-02-17T16:59:41Z
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2021
253T20210421
http://hdl.handle.net/20.500.12918/6319
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. (es_PE)
application/pdf (en_US)
spa (es_PE)
Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco (es_PE)
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess (en_US)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (*)
Modelo pre-entrenado (es_PE)
Pinturas coloniales (es_PE)
Aprendizaje de máquina (es_PE)
Redes neuronales (es_PE)
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 (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Informática y Mecánica
Ingeniería Informática y de Sistemas
Ingeniero Informático y de Sistemas
PE
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00
http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
23903765
https://orcid.org/0000-0003-2629-250X
46296500
45319189
612296
Chavez Centeno, Javier David
Berrios Barcena, David Reynaldo
Flores Pacheco, Lino Prisciliano
Ibarra Zambrano, Waldo Elio
Acurio Usca, Nila Sonia
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
Pública



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