Informática con mención en Ciencias de la Computación
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Item Integración de imágenes de nubes de puntos obtenidas por drones(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-09-16) Tippe Quintanilla, Percy Kim; Sipiran Mendoza, Iván AnselmoThe Lidar technology is an environment scanning method that produces point cloud images. In this work we study the use of a Kalman filter to combine point cloud images into a single unified 3D map.Item Reconocimiento de elementos de seguridad de billetes utilizando Transfer Learning(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-08-12) Vera Muñoz, David; Sipiran Mendoza, Iván AnselmoLa falsificación de moneda es un problema en el país y se evidencia en informes periodísticos de incautaciones de billetes y monedas falsificadas que aparecen cada cierto tiempo a nivel nacional; por lo tanto, la necesidad de un sistema de reconocimiento de billetes y monedas es imperativo dado que a la par del crecimiento tecnológico que apoye esta tarea, también la maquinaria y tecnología utilizada para la falsificación de billetes y monedas es más accesible y costeable. La identificación de billetes y monedas falsificadas ha estado enfocada en gran medida en el procesamiento de imágenes. En el presente artículo se utiliza un modelo basado en aprendizaje por transferencia que viene teniendo buenos resultados en problemas específicos de clasificación de imágenes en la actualidad. Se ha construido un conjunto de datos con imágenes de billetes genuinos y falsificados para el entrenamiento y pruebas del modelo. Los resultados obtenidos son muy alentadores y demandan un entrenamiento más robusto con una mayor cantidad de imágenes. Asimismo con algunas mejoras en la arquitectura se podría adaptar un modelo a una aplicación móvil de manera que pueda apoyar al ciudadano de a pie en la identificación de billetes falsificados en tiempo real.Item Diseño de una arquitectura de aprendizaje automático que brinde soporte para la detección de mentiras mediante el análisis de video(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-07-30) Salas Guillén, Diego Andrés; Sipiran Mendoza, Iván AnselmoLa justicia y la búsqueda de la verdad en la investigación criminal requiere del uso de una herramienta fundamental para su éxito, el interrogatorio. En un interrogatorio, un experto hace uso de su experiencia y su juicio para, mediante el cuestionamiento del acusado, obtener una verdad explícita o implícita de parte de este sobre el hecho a investigar. El presente proyecto de investigación apunta a diseñar un modelo de aprendizaje automático que brinde soporte para la detección de mentiras en interrogatorios mediante el análisis de video. Es una contribución a los trabajos de investigación realizados por el grupo IA-PUCP (Grupo de Investigación en Inteligencia Artificial) de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Se utilizó un conjunto de datos puesto a disponibilidad por Rada Mihalcea del grupo “Language and Information Technologies” de la Universidad de Michigan. La propuesta de arquitectura para el modelo consiste en una capa de preprocesamiento de datos que utiliza un algoritmo de reconocimiento facial para extraer los rostros del video, limitando el espacio de características. Luego, se utiliza una red convolucional preentrenada para realizar la extracción de características. Finalmente, se utiliza una red recurrente LSTM para procesar las características y luego una red neuronal para clasificar los videos. Se experimentó con cinco redes convolucionales (Resnet, InceptionV3, Xception, VGG16 y VGG19), el mejor fue InceptionV3. Este obtuvo una exactitud de 78.6 %, valor que supera varios de los resultados obtenidos por los modelos, presentados en la publicación “A Multi-View Learning Approach to Deception Detection” de N. Carissimi, que no aplicaron entrenamiento en la extracción convolucional. Esto, utilizando menos información y automatizando la extracción de la misma.Item Fusión de datos para segmentación semántica en aplicaciones urbanas de teledetección aérea usando algoritmos de aprendizaje profundo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-06-27) Chicchón Apaza, Miguel Angel; Sipiran Mendoza, Iván AnselmoLa creciente urbanización requiere un mapeo y monitoreo preciso del sistema urbano para planificar futuros desarrollos. La teledetección permite obtener información de la superficie de la Tierra y a partir de esta comprender el proceso de urbanización. Esta información hoy en dia puede ser obtenida en forma masiva utilizando vehículos aéreos no tripulados. Esta información puede ser variada incluyendo imágenes ópticas rgb, multiespectrales y modelos digitales de superficie, generandose la necesida de contar con técnicas de fusión multisensorial eficientes y efectivas para explotarlas completamente. La segmentación semántica en teledetección urbana permite la interpretación automática de los datos y es útil en tareas como el mapeo de la cobertura terrestre y la planificación urbana. Actualmente, el aprendizaje profundo se ha vuelto de interés en Visión por computador y Teledetección, existiendo diferentes estudios de la aplicación de variantes de redes neuronales convolucionales (CNN) en segmentación semántica. En el presente trabajo de tesis se investiga la utilización de métodos de fusión de datos basado en algoritmos de aprendizaje profundo para la segmentación semántica en aplicaciones urbanas de teledetección.Item 3D Reconstruction of Incomplete Archaeological Objects Using a Generative Adversarial Network(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2018-07-09) Hermoza Aragonés, Renato; Sipiran Mendoza, Iván AnselmoWe introduce a data-driven approach to aid the repairing and conservation of archaeological objects: ORGAN, an object reconstruction generative adversarial network (GAN). By using an encoder-decoder 3D deep neural network on a GAN architecture, and combining two loss objectives: a completion loss and an Improved Wasserstein GAN loss, we can train a network to effectively predict the missing geometry of damaged objects. As archaeological objects can greatly differ between them, the network is conditioned on a variable, which can be a culture, a region or any metadata of the object. In our results, we show that our method can recover most of the information from damaged objects, even in cases where more than half of the voxels are missing, without producing many errors.