Informática con mención en Ciencias de la Computación
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Item Desarrollo de un aplicativo movil para la extracción automática de información del documento de indentificación mediante visión computacional(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-07-02) Carrillo Fuertes, Tomas Ivan; Beltrán Castañón, César ArmandoLos seres humanos han tenido varias formas de identificar individuos y grupos, pero los orígenes del sistema de identificación nacional contemporáneo se remontan a 1938, cuando los legisladores en el Reino Unido aprobaron la Ley de Registro Nacional, que exigía que todos los residentes posean tarjetas de identidad. Posteriormente, Alemania, Francia, Polonia, Grecia, entre otros, también instituyeron sistemas de tarjeta de identidad (ID) después del final de la Segunda Guerra Mundial. En Perú, el Documento Nacional de Identidad (DNI) constituye la única cédula de identidad personal reconocida por el Estado para todos los actos civiles, comerciales, administrativos, judiciales y, en general, para todos aquellos casos en que, por mandato legal, deba ser presentado. Su emisión se encuentra a cargo del Registro Nacional de Identificación y Estado Civil - RENIEC. Así, la presentación del DNI implica sobre todo verificar la información que se encuentra en ella, para certificar que pertenece al portador. Para empresas como de seguros, bancos, clínicas, entre otros; es importante realizar esta tarea de verificación de forma rápida y precisa, pero por lo general esta tarea es realizada de forma manual mediante el uso de la aplicación que facilita la RENIEC, pero la cual requiere una autorización además que posee un costo por consulta1. También existen diversos aplicativos OCR para leer información de las personas a partir de tarjetas de presentación, pasaporte y documentos de identidad, sin embargo, estas herramientas son tecnologías cerradas y propietarias, cuyos costos se hacen elevados en el tiempo. Por ello, el presente trabajo busca desarrollar un modelo algorítmico que permita extraer la información de una persona a partir de la imagen de su DNI electrónico. Para conseguir este objetivo, el aplicativo utiliza algoritmos de procesamiento de imagen para identificar los datos de la persona en el DNI, luego separa cada dato de la persona en palabras y por último cada palabra en letras. Cada imagen que contiene una letra será clasificada por un modelo para identificar que letra es. En este trabajo para la clasificación de letras se probó los modelos de Adaboost, basado en árboles de decisiones y YOLO (v3 tiny), que es una arquitectura neuronal inspirada en GoogLeNet. Tomando una muestra de 17 DNI electrónicos se obtuvo como resultado el 87% de letras correctamente detectadas con Adaboost y 98% con YOLO. En base a este resultado se concluye que los modelos Adaboost y YOLO pueden mejorar la extracción de la información de una persona a partir de la imagen de su DNI electrónico.Item 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 ArmandoEl 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.Item 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 ArmandoEn 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.