Informática con mención en Ciencias de la Computación

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search.filters.applied.f.advisor: search.filters.advisor.Beltrán Castañón, César ArmandoSubject: search.filters.subject.Procesamiento de imágenes digitales

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    Clasificación automática de eventos en videos de fútbol utilizando redes convolucionales profundas
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-06-21) Laboriano Galindo, Alipio; Beltrán Castañón, César Armando
    La forma en que las nuevas generaciones consumen y experimentan el deporte especialmente el fútbol, ha generado oportunidades significativas en la difusión de contenidos deportivos en plataformas no tradicionales y en formatos más reducidos. Sin embargo, recuperar información con contenido semántico de eventos deportivos presentados en formato de video no es tarea sencilla y plantea diversos retos. En videos de partidos de fútbol entre otros retos tenemos: las posiciones de las cámaras de grabación, la superposición de eventos o jugadas y la ingente cantidad de fotogramas disponibles. Para generar resúmenes de calidad y que sean interesantes para el aficionado, en esta investigación se desarrolló un sistema basado en Redes Convolucionales Profundas para clasificar automáticamente eventos o jugadas que ocurren durante un partido de fútbol. Para ello se construyó una base de datos a partir de videos de fútbol descargados de SoccerNet, la cual contiene 1,959 videoclips de 5 eventos: saques de meta, tiros de esquina, faltas cometidas, tiros libres indirectos y remates al arco. Para la experimentación se utilizó técnicas de preprocesamiento de video, una arquitectura convolucional propia y se aplicó transfer learning con modelos como ResNet50, EfficientNetb0, Visión Transformers y Video Visión Transformers. El mejor resultado se obtuvo con una EfficentNetb0 modificada en su primera capa convolucional, con la cual se obtuvo un 91% accuracy, y una precisión de 100% para los saques de meta, 92% para los tiros de esquina, 90% para las faltas cometidas, 88% para los tiros libres indirectos y 89% para los remates al arco.
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    A generative adversarial network approach for super resolution of sentinel-2 satellite images
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-03-17) Pineda Ancco, Ferdinand Edgardo; Beltrán Castañón, César Armando
    Recently, satellites in operation offering very high-resolution (VHR) images has experienced an important increase, but they remain as a smaller proportion against existing lower resolution (HR) satellites. Our work proposes an alternative to improve the spatial resolution of HR images obtained by Sentinel-2 satellite by using the VHR images from PeruSat1, a Peruvian satellite, which serve as the reference for the superresolution approach implementation based on a Generative Adversarial Network (GAN) model, as an alternative for obtaining VHR images. The VHR PeruSat-1 image dataset is used for the training process of the network. The results obtained were analyzed considering the Peak Signal to Noise Ratios (PSNR), the Structural Similarity (SSIM) and the Erreur Relative Globale Adimensionnelle de Synth`ese (ERGAS). Finally, some visual outcomes, over a given testing dataset, are presented so the performance of the model could be analyzed as well.
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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.