2. Maestría

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Tesis de la Escuela de Posgrado

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Subject: search.filters.subject.Procesamiento de imágenes

Search Results

Now showing 1 - 7 of 7
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    Design and validation of an algorithm for recognition a stop gesture
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-05-06) Ramírez Rafael, Dina América Anita; Tafur Sotelo, Julio César; Wenzel, Sabine; Witte, Hartmut
    In the purpose of connecting humans with machines, di erent techniques have been developed. Human interactions can be interpreted in di erent ways and di erent techniques can be used to read them. Several dissimilar approaches are possible for communication, some of them require additional hardware. In noisy environments, it is important to acquire the information with the noise ltered in order not to a ect the important data. For this function, a device that provides data through image processing is required. The proposed method conducts an analysis of human body angles a ected while expressing a stop gesture. For this purpose,the device to be used is Kinect®v2. This device provides information about 25 di erent joints of the human body which is afterwards analyzed in order to lter the stop gestures performed by the participants.
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    Diseño de un modelo basado en redes neuronales artificiales para la clasificación de palta hass
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-10-28) Salazar Campos, Juan Orlando; Sipirán Mendoza, Iván Anselmo; Pow Sang Portillo, José Antonio
    Perú se ha convertido en uno de los principales productores de palta Hass, en este aspecto una etapa fundamental es la clasificación, esta situación conllevó al planteamiento del presente trabajo de investigación el cual tuvo por objetivo diseñar un modelo basado en Redes Neuronales Artificiales que permita la clasificación de dicha fruta considerando como criterios el estado de madurez fisiológica y la evaluación de los daños y defectos que presente, dichas consideraciones están contempladas en la Norma Técnica Peruana NTP 011.018-2018. En la etapa inicial se diseñó un entorno controlado con un nivel de luminosidad frío-día, el cual permitió la adquisición de imágenes, construyendo un dataset de 310 imágenes etiquetadas, sobre el cual se aplicó Data Augmentation. Luego se procedió a definir la parametrización de una arquitectura de red neuronal convolucional, obteniendo un modelo de CNN sobre el cual se fueron evaluando 4 criterios, la resolución de las imágenes de entrada, la cantidad de capas de convolución y pooling, el factor de aprendizaje y la cantidad de épocas de entrenamiento. Finalmente se mostraron los resultados obtenidos, definiendo la resolución de la imágenes de entrada en 64 x 64 pixeles, 3 capas de convolución acompañas de pooling, con máscaras de 3x3 y 2x2 respectivamente y con funciones de activación ReLU, pasando luego a una capa capa fully connected, la cual se conectó a una capa oculta y ésta a la capa de salida, la cual constó de 4 neuronas bajo la representación One Hot Encoding, con una función de activación softmax, y un factor de aprendizaje de 0.001, utilizando en su entrenamiento 50 épocas. Luego de evaluar el modelo parametrizado se alcanzó una identificación correcta de las imágenes de palta Hass con una exactitud de 87.5%.
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    Support system for decision making in the phenotypic Evaluation of brown swiss cattle using image processing and augmented reality
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-11-27) Apumayta Lopez, Julianna Milagros; Alatrista Salas, Hugo; Nuñez del Prado, Miguel
    To certify the information coming from the registered animals of different breeds and to guarantee their racial purity and contribute to the genetic improvement, we propose the development of a model based on augmented reality and support decision making for identification and automatic classification of Brown Swiss cattle. TensorFlow Object Detection API was used to detect the cow in real time. The learning transfer approach was used for training, and MobilNet pre-trained architecture was selected. MobilNet is an efficient model for mobile applications because it is small in size and fasts. The results were reflected in the development of a mobile app, which was evaluated through the automatic adjustment and calibration of the template on the cow if the animal that was focusing was or was not of the Brown Swiss breed.
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    Integration of a visual tracking system into a four probe measuring system to evaluate the electrical sheet resistance of thin films
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-07-13) Curi Grados, Osmar Giordano Adolfo; Ströhla, Tom; Rumiche Zapata, Francisco Aurelio
    En los últimos años, las películas delgadas han sido ampliamente estudiadas debido a la amplia gama de aplicaciones técnicas que presentan, algunas de las cuales están determinadas por sus propiedades eléctricas tales como la resistividad. Generalmente, algunas propiedades medidas en la macroescala no siguen siendo válidas cuando el material es reducido a la nanoescala. Varios estudios demuestran que la resistividad en películas delgadas depende del espesor de la muestra. Por lo tanto, en la investigación y producción de películas delgadas para nuevas aplicaciones, es necesario un sistema eficaz y preciso para medir y caracterizar sus propiedades eléctricas. Con el fin de superar las limitaciones en la medición de la resistividad en películas delgadas, el objetivo de esta tesis es la de implementar un sistema de medición de la resistividad flexible implementado utilizando el software LabVIEW y conformado por instrumentos de medición Keithley y una cámara digital tipo microscopio. Este sistema presenta dos características principales: 1. Un sistema de seguimiento automático de posición (visual tracking) para determinar la ubicación de las puntas de medición sobre la muestra. Este sistema reduce los errores ocasionados por el desalineamiento de las puntas, proporciona una apropiada interfaz gráfica y es el primer paso para la automatización del sistema de medición. 2. El sistema es capaz de medir la resistividad utilizando cuatro métodos distintos (Van der Pauw, Linear Van der Pauw, y el método de las cuatro puntas lineal y cuadrado). Esta característica proporciona la posibilidad de medir una gama más amplia tanto de materiales como de dimensiones de las muestras. El desempeño del sistema desarrollado se válido midiendo muestras estándar de aluminio y tungsteno de diferentes espesores (100, 300 and 600 nm). Las películas se depositaron sobre sustrato de silicio mediante sputtering. La resistividad de las películas se midió aplicando los diferentes cuatro métodos y se obtuvo un error estándar menor a 1%. Con el _n de validar la eficacia del sistema de seguimiento visual (visual tracking), se analizó la influencia, tanto del desalineamiento como de la distribución de las puntas en la medición de la resistividad. Los resultados fueron validados por comparación con datos experimentales de la literatura y modelos teóricos de películas delgadas (Fuchs-Sondheimer, Mayadas-Shatzke y combinación de ambos modelos). Los resultados están en correlación con los datos experimentales y los modelos teóricos. Además, se confirmó la dependencia de la resistividad con el espesor. Asimismo, se demostró que el incremento de la resistividad eléctrica podrá explicarse por las contribuciones de los mecanismos de dispersión en los limites de grano y en la superficie de la película delgada.
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    Diseño de un sistema de visión artificial para la clasificación de chirimoyas basado en medidas
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-02-15) Valdivia Arias, César Javier; Tafur Sotelo, Julio César
    El desarrollo de este trabajo, presenta el diseño de un sistema de visión artificial, capaz de medir Annona Cherimola Mill (Chirimoya) del ecotipo Aurora, las cuales provienen de la comunidad de Callahuanca, para posteriormente clasificar aquellas que cumplan con una dimensión de 10 x 12 cm empleando para la etapa de procesamiento: Ajuste de contraste y para la etapa de segmentación, Cierre, Apertura y Código Cadena; los métodos seleccionados cumplen con los tiempos de computo de diseño. Fue posible clasificar exitosamente 91 de 91 Chirimoyas de Categorías Extra y Primera estudiadas con un 100% de efectividad, una precisión de medida de 0,35mm y un error permisible de 2,18mm. Las pruebas se efectuaron en un prototipo diseñado para tal motivo y no en el equipo final; el error obtenido durante las pruebas es menor al establecido en los requerimientos en cuanto a la selección del fruto. En la memoria descriptiva, se presentan los cálculos referentes a la selección del dispositivo de captura, lentes y requerimientos de la iluminación empleando la metodología de diseño VDI-2221. El control del banco de pruebas, empleado para validar los algoritmos realizados, se realizó con un PLC y para realizar el procesamiento de imágenes, se optó por un computador de escritorio con procesador Intel R Core i5 CPU 2.53GHz junto con una cámara con comunicación USB 3.0. El diseño mecánico-eléctrico no es motivo de estudio en la presente investigación.
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    Image acquisition and processing for multi-channel spectral imaging
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-07-07) Zárate Cáceres, Mario Eduardo; Madrid Ruiz, Ericka Patricia
    Nowadays spectrometers are useful in many applications such as bio-medical technology among other industrial fields. State of the art low-cost spectrometers are usually equipped with linear photoelectric array detectors (line detectors). This thesis covers part of the software development for a low-cost multichannel spectrometer using a matrix detector instead of a linear array detector. The image acquisition including an automatic integration time optimizer was implemented. Furthermore, algorithms for data extraction and calibration were developed. Finally, the multi-channel-system with the new software was compared with a high-resolution spectrometer and the results were discussed.
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    Segmentación de imágenes médicas mediante algoritmos de colonia de hormigas
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-10-13) Gavidia Calderón, Carlos Gabriel; Beltrán Castañón, César Armando
    El análisis de imágenes nos permite la extracción de información de éstas, y dentro de esta disciplina la segmentación permite la identificación de sus partes constituyentes. La segmentación de imágenes tiene aplicaciones en reconocimiento de patrones y sistemas de control de tráfico entre otros. Si llevamos la segmentación de imágenes al rubro de imágenes médicas, las aplicaciones van desde la detección de tumores y otras patologías hasta la medición de volúmenes en tejidos. Existen diversas técnicas de segmentación de imágenes, y en este trabajo se plantea un procedimiento de segmentación de imágenes médicas basado en la metaheurística de Algoritmos de Colonia de Hormigas. Los algoritmos de esta metaheurística imitan el comportamiento de las hormigas durante su búsqueda de alimento, dado que siempre produce rutas óptimas entre la fuente de comida y el nido. Dicha conducta fue implementada mediante hormigas artificiales con el objeto de realizar tareas específicas de procesamiento de imágenes. Este procedimiento fue aplicado a imágenes de Resonancias Magnéticas Cerebrales - buscando la extracción de los segmentos correspondientes a la Materia Gris, Materia Blanca y Líquido Cefalorraquídeo- y la segmentación obtenida fue de una calidad superior a la de los algoritmos actualmente existentes para esta tarea. Este documento consta de 5 capítulos: El capítulo 1 busca definir el problema y el enfoque adoptado en este trabajo para darle solución. El capítulo 2 describe la disciplina de segmentación de imágenes y la metaheurística de Algoritmos de Colonia de Hormigas. El capítulo 3 describe los trabajos previos que busquen segmentar imágenes médicas mediante Algoritmos de Colonia de Hormigas. El capítulo 4 describe el procedimiento desarrollado, así como los resultados obtenidos en la aplicación del mismo. Finalmente, el capítulo 5 trata sobre las conclusiones y recomendaciones obtenidas como producto de este trabajo.