Informática con mención en Ciencias de la Computación

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    Modelo convolucional para la detección de nódulos pulmonares a partir de tomografías 3D
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-05-23) Maldonado Cadenillas, Rodrigo Ricardo; Beltrán Castañón, César Armando
    El cáncer al pulmón se ha convertido en una de las enfermedades con mayor incidencia a nivel mundial. Sin embargo, el análisis preventivo y detección de nódulos cancerígenos generalmente se realiza de forma manual por los radiólogos, lo cual ralentiza el proceso y genera posibles errores humanos. De esta manera, se han realizado diversas investigaciones sobre este problema utilizando Deep Learning como alternativa de solución para el análisis automático de tomografías. En este trabajo, se propone una aplicación y configuración de un modelo U- net, con bloques residuales y con regiones más rápidas para la detección de nódulos en tomografías computarizadas 3D. Los resultados obtenidos arrojan un FROC del 78 %, lo cual muestra que nuestra propuesta esta´ en el camino correcto, considerando las limitaciones de hardware en la que se ejecutó.
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    Segmentación automática de textos, mediante redes neuronales convolucionales en imágenes documentos históricos
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-11-28) Ascarza Mendoza, Franco Javier; Beltrán Castañón, César Armando
    Los manuscritos históricos contienen valiosa información, en los últimos años se han realizado esfuerzos para digitalizar dicha información y ponerla al alcance de la comunidad científica y público en general a través de imágenes en bibliotecas virtuales y repositorios digitales. Sin embargo, existen documentos y manuscritos históricos escritos en un lenguaje extinto en la actualidad y una cantidad limitada de profesionales expertos en la interpretación y análisis de dichos documentos. Las imágenes de los documentos y manuscritos históricos poseen características particulares producto precisamente de su antigüedad como por ejemplo: La degradación del papel, el desvanecimiento de la tinta, la variabilidad en iluminación y textura, entre otros. Tareas como recuperación de información o traducción automática de imágenes de manuscritos históricos requieren una etapa de pre-procesamiento importante debido a las características mencionadas en el párrafo anterior. Entre las tareas de pre-procesamiento se puede mencionar la binarización y la segmentación de la imagen en regiones de interés. La presente tesis se enfoca en el procedimiento de segmentación en regiones de interés de las imágenes de manuscritos históricos. Existen métodos para segmentar imágenes de documentos históricos basados fundamentalmente en la extracción manual de características con previo conocimiento del dominio. La finalidad de la presente tesis es desarrollar un modelo general que automáticamente aprenda a extraer características de los pixeles de las imágenes de los documentos históricos y utilizar dichas características para clasificar los pixeles en las clases que previamente se definirán.
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    Identificación automática de acciones humanas en secuencias de video para soporte de videovigilancia
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-11-28) Fernández Martínez, Luis Christian; Beltrán Castañón, César Armando
    La identificación de acciones en secuencias de video es un tema de especial interés para aplicaciones como detección de peleas, identificación de vandalismo, detección de asaltos a transeúntes, detección de contenido no apto para menores, etc. Este interés se encuentra asociado al incremento de cámaras de videovigilancia alrededor del mundo y a la masiva producción de videos en línea cargados a las diferentes plataformas sociales de almacenamiento y distribución de contenido bajo demanda. Debido a ello, se decide utilizar un modelo de detección de acciones humanas y aplicarlo en secuencias de videovigilancia. Dicho modelo utiliza redes neuronales profundas, con la finalidad de poder realizar la tarea de clasificación. El modelo aplicado se basa en el extracción de características convolucionales y temporales utilizando una parte de la red Inception V3 para lo primero y una red LSTM para lo segundo. Finalmente, se aplica el modelo en el dataset UCF101 el cual contiene acciones humanas diversas y luego sobre el dataset VIRAT 2.0 Ground, el cual contiene secuencias de videovigilancia.
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    Caracterización de textura en imágenes digitales de hojas de plantas mediante dimensión fractal multiescala
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-04-11) Khlebnikov Núñez, Sofía; Beltrán Castañón, César Armando; Martinez Bruno, Odemir
    Actualmente aún existen áreas de la Amazonía donde se puede encontrar especies de plantas que necesitan ser identificadas y estudiadas para poder conocer sus propiedades médicas, nutricionales, industriales, etc. En muchos casos, los especialistas realizan un análisis manual, confiando en sus habilidades sensoriales y experiencia, pero eso demanda tiempo y dinero. Por eso, es importante tener una herramienta efectiva que permita hacer un rápido y eficiente reconocimiento de las plantas. Con este trabajo queremos dar un aporte al área de la investigación de reconocimiento y clasificación de plantas, presentando los resultados de la caracterización de plantas a través de la textura de la hoja. El objetivo es evaluar el método Bouligand-Minkowski basado en dimensión fractal multiescala, usando imágenes digitales para la caracterización de la textura de hojas de la Amazonía del Perú´, con el fin de ayudar a mejorar su identificación y catalogación. Para lograr el objetivo de la investigación se trabajó con dos bases de datos: ImageCLEF 2012, con 101 especies de plantas y PERALD de 27 especies. La primera es la base de datos de validación y la segunda es objeto de la investigación. El paso inicial de este trabajo fue la aplicación de un pre- procesamiento de las imágenes de las plantas. Luego, las imágenes fueron divididas en cuadrados de 128 x 128 pixeles, seleccionando los 5 mejores por cada imagen. Este paso era necesario para facilitar la caracterización de la textura. Después se aplicó el método Bouligand-Minkowski a cada muestra para obtener los descriptores de la textura de la planta. Estos descriptores fueron la entrada al clasificador Multilayer Perceptron generando así un modelo de clasificación de plantas de base de datos PERALD.
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    Automatic lymphocyte detection on gastric cancer IHC images using deep learning
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-01-19) García Ríos, Emilio Rafael; Beltrán Castañón, César Armando
    Tumor-infiltrating lymphocytes (TILs) have received considerable attention in recent years, as evidence suggests they are related to cancer prognosis. Distribution and localization of these and other types of immune cells are of special interest for pathologists, and frequently involve manual examination on Immunohistochemistry (IHC) Images. We present a model based on Deep Convolutional Neural Networks for Automatic lymphocyte detection on IHC images of gastric cancer. The dataset created as part of this work is publicly available for future research.
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    Histograma de orientación de gradientes aplicado al seguimiento múltiple de personas basado en video
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-03-31) Tolentino Urbina, Álvaro Junior; Beltrán Castañón, César Armando
    El seguimiento múltiple de personas en escenas reales es un tema muy importante en el campo de Visión Computacional dada sus múltiples aplicaciones en áreas como en los sistemas de vigilancia, robótica, seguridad peatonal, marketing, etc., además de los retos inherentes que representa la identificación de personas en escenas reales como son la complejidad de la escena misma, la concurrencia de personas y la presencia de oclusiones dentro del video debido a dicha concurrencia. Existen diversas técnicas que abordan el problema de la segmentación de imágenes y en particular la identificación de personas, desde diversas perspectivas; por su parte el presente trabajo tiene por finalidad desarrollar una propuesta basada en Histograma de Orientación de Gradientes (HOG) para el seguimiento múltiple de personas basado en video. El procedimiento propuesto se descompone en las siguientes etapas: Procesamiento de Video, este proceso consiste en la captura de los frames que componen la secuencia de video, para este propósito se usa la librería OpenCV de tal manera que se pueda capturar la secuencia desde cualquier fuente; la siguiente etapa es la Clasificación de Candidatos, esta etapa se agrupa el proceso de descripción de nuestro objeto, que para el caso de este trabajo son personas y la selección de los candidatos, para esto se hace uso de la implementación del algoritmo de HOG; por último la etapa final es el Seguimiento y Asociación, mediante el uso del algoritmo de Kalman Filter, permite determinar las asociaciones de las secuencias de objetos previamente detectados. La propuesta se aplicó sobre tres conjuntos de datos, tales son: TownCentre (960x540px), TownCentre (1920x1080px) y PETS 2009, obteniéndose los resultados para precisión: 94.47%, 90.63% y 97.30% respectivamente. Los resultados obtenidos durante las experimentaciones validan la propuesta del modelo haciendo de esta una herramienta que puede encontrar múltiples campos de aplicación, además de ser una propuesta innovadora a nivel nacional dentro del campo de Vision Computacional.
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    Modelo computacional de minería de microblogs para el análisis del comportamiento del consumidor de telefonía celular
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-11-26) Apaza Delgado, Santiago Hernán; Beltrán Castañón, César Armando
    Los mensajes de Twitter están siendo cada vez más usados para determinar el sentimiento de los consumidores de servicios o productos. Para ello se hacen uso de diversas técnicas computacionales, desde las tradicionales adaptadas de problemas de clasificación de textos y las recientes que usan modelos de aprendizaje de máquina. En ambos enfoques se debe desarrollar una serie de etapas que van desde el pre–procesamiento hasta la evaluación. El presente documento muestra el resultado del proceso de aplicación de diversas técnicas de Análisis de Sentimiento para poder asignar una polaridad positiva, negativa o neutral a los tweets de los consumidores de telefonía celular en el Perú, con la finalidad de poder identificar cual es el comportamiento que presentan los clientes de las empresas de telefonía celular representado en opiniones vertidas en la red social Twitter. Para ello se extrajeron 26,917,539 publicaciones de la red social Twiter durante 2 periodos, cada uno de 30 días. Estas publicaciones corresponden a los tweets de los seguidores de tres empresas de telefonía celular en el Perú, incluyendo una relativamente nueva en el mercado peruano. El procedimiento seguido comprendió las siguientes tareas: a) Recolección de tweets de los seguidores de las empresas de telefonía celular; b) Pre–procesamiento de la data obtenida para poder identificar elementos importantes de cada tweet; c) Filtrado de elementos poco relevantes, o ruido; y d) Clasificación de cada publicación basado en las características obtenidas en etapas previas. Los resultados obtenidos nos muestran que la introducción de un diccionario de lexicones incrementó el número de términos que pueden ser considerados para la clasificación. Así mismo, el uso de este diccionario al cual se le aumento nuevos términos permitió incrementar la tasa de clasificación en un 0,75%. Finalmente, gracias a estas técnicas de análisis de sentimiento, es posible explotar el contenido de redes sociales de manera que puedan servir a las corporaciones para la toma de decisiones, especialmente de servicio a sus usuarios.
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    Caracterización y reconocimiento de objetos mediante algoritmos de visión computacional para la interacción de un robot con su entorno
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-10-27) Robles Pizarro, Luis David; Beltrán Castañón, César Armando
    En el campo de la robótica, se han desarrollado distintos algoritmos y métodos con el objetivo de mejorar la interacción de los robots con las personas y con su entorno de trabajo en tiempo real; es así, como el sistema reacciona y evoluciona constantemente ante cambios que podrían ocurrir durante su funcionamiento. Para alcanzar los objetivos mencionados, una de las habilidades que se le confiere a la máquina es la capacidad de detectar, registrar y reconocer objetos. La presente tesis es un trabajo de investigación aplicada que tiene como objetivo desarrollar un procedimiento que permita a un sistema robótico reconocer y detectar objetos en tiempo real dentro de un entorno controlado; para ello, nos enfocamos en utilizar dos métodos conocidos de reconocimientos de objetos (métodos SIFT y SURF) con los cuales categorizaremos un objeto de un dominio predefinido y comparamos los resultados obtenidos. Se eligieron el método SIFT y el método SURF por la similitud en los pasos que siguen para obtener la información de un objeto; cabe resaltar que el método SURF es un método alterno al SIFT. Los resultados finales mostraron una mejor predicción en la categorización utilizando el método SIFT, pero ésta requería de mayor tiempo para extraer los puntos característicos de los objetos. Por otro lado, el método SURF generaba más puntos característicos de los objetos y en mejor tiempo. La extracción de puntos de interés se analizó en tiempo real; mientras, que la etapa de categorización no consideró este parámetro, sino la cantidad de puntos de interés necesarios para predecir con exactitud la categoría de un objeto.