Modelo de clasificación de imágenes violentas basado en un modelo de detección de objetos

dc.contributor.advisorDaza Corredor, Alejandro Paolo
dc.contributor.authorNiño Rincón, Álvaro Andrés
dc.date.accessioned2022-12-14T17:49:16Z
dc.date.available2022-12-14T17:49:16Z
dc.date.created2022-06-23
dc.descriptionEl presente proyecto pretende desarrollar un modelo de deeplearning que permita clasificar imágenes violentas por medio de la identificación de objetos, para lograrlo se construye un dataset con diferentes imágenes con el fin de determinar que objetos se consideran violentos, se realizan modelos con diferentes algoritmos y/o modelos de deeplearning los cuales se evalúan en términos de eficiencia y se determina cual es el óptimo para usar. Este proyecto es parte de la base de la tesis de maestría que consiste en un modelo de software para el manejo de imágenes culturales basado en Multiview Learning en donde se utiliza el modelo que se desarrolla en este trabajo como un módulo del modelo Multiview Learning, además la tesis de maestría compone parte del trabajo de doctorado sobre un modelo de navegación utilizando técnicas de inteligencia computacional para mejorar la experiencia en la visualización de datos históricos y culturales.spa
dc.description.abstractThe present project aims to develop a deeplearning model that allows classifying violent images through the identification of objects, to achieve this a dataset is built with different images in order to determine which objects are considered violent, models are made with different algorithms and/or or deeplearning models which are evaluated in terms of efficiency and it is determined which is the optimal one to use. This project is part of the base of the master's thesis that consists of a software model for managing cultural images based on Multiview Learning where the model developed in this work is used as a module of the Multiview Learning model, in addition the master's thesis composes part of the doctoral work on a navigation model using computational intelligence techniques to improve the experience in the visualization of historical and cultural data.spa
dc.format.mimetypepdfspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/30586
dc.language.isospaspa
dc.rightsAtribución 4.0 Internacional*
dc.rightsAtribución 4.0 Internacional*
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accessrightsOpenAccessspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.subjectDetección de objetosspa
dc.subjectClasificación de imágenesspa
dc.subjectDetección violenciaspa
dc.subjectImágenes culturalesspa
dc.subjectDeeplearningspa
dc.subject.keywordObject detectionspa
dc.subject.keywordImage classificationspa
dc.subject.keywordViolence detectionspa
dc.subject.keywordCultural imagesspa
dc.subject.keywordDeep learningspa
dc.subject.lembIngeniería de Sistemas - Tesis y disertaciones académicasspa
dc.subject.lembImágenes violentas - Clasificaciónspa
dc.subject.lembSistemas de identificación de objetosspa
dc.subject.lembInteligencia artificialspa
dc.subject.lembAprendizaje multivistaspa
dc.subject.lembDetección de objetosspa
dc.subject.lembAgentes inteligentes (Programas para computador)spa
dc.titleModelo de clasificación de imágenes violentas basado en un modelo de detección de objetosspa
dc.title.titleenglishViolent image classification model based on an object detection modelspa
dc.typebachelorThesisspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.degreeMonografíaspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 2 de 2
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Niño Rincón, Álvaro Andrés.2022.pdf
Tamaño:
1.73 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Trabajo de Grado
No hay miniatura disponible
Nombre:
Licencia de uso y publicacion.pdf
Tamaño:
212.05 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Licencia de uso y publicación

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
No hay miniatura disponible
Nombre:
license.txt
Tamaño:
7 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción: