Formulación de un modelo teórico de aplicaciones de las redes neuronales en la solución de problemas de dislexia

Muchos niños en edad escolar tienen dificultades en el aprendizaje, en los últimos años estamos asistiendo a un mayor conocimiento de la dislexia, sus causas, y los métodos de enseñanza más adecuados para estos alumnos. Se está avanzando mucho en la investigación de las bases neurológicas de este trastorno, y se están diagnosticando más casos de dislexia, no por una mayor incidencia en nuestros días, sino, por un mayor conocimiento, avance en las técnicas de detección, y el desarrollo de herramientas Computaciónales inteligentes. Además la presencia de las TIC basadas en las redes neuronales artificiales en la vida diaria de nuestros alumnos y de los profesores, hace que no podamos ignorarlas y dejar de lado su utilidad como herramienta de trabajo y de apoyo, tanto para alumnos que presenten dificultades de aprendizaje, como para aquellos que no. Por lo tanto se nos hace necesario trabajar y reflexionar sobre la manera en que las redes neuronales artificiales pueden ayudar a los alumnos que más dificultades presenta. Por lo tanto consideramos que la formación en esta área, va a resultar muy útil y necesaria para dar una respuesta ajustada a las necesidades de estos niños tanto si trabajamos en el aula con ellos como si intervenimos individualmente con estos alumnos de una forma temprana

Detección de incendios mediante identificación de humo con visión artificial en condiciones de iluminación variable

La detección de humo en áreas abiertas representa una gran dificultad para los medios convencionales para detección de incendios. Mientras que la mayoría de los dispositivos utilizados para monitorear la presencia de fuego, están diseñados para trabajar en contacto con alguno producto de la combustión, como la temperatura o la concentración de humo en el aire, las herramientas basadas en Visión Artificial aprovechan las características ópticas del fuego o del humo, permitiendo realizar el monitoreo y la detección de incendios a mayor distancia. Sin embargo, las condiciones de captura de las imágenes complica el proceso. Diferentes niveles de iluminación, condiciones climáticas, así como la presencia de otros objetos móviles reducen el nivel de exactitud de los algoritmos existentes para la detección de humo. El presente proyecto se enfoca en presentar una propuesta de algoritmo para detección de humo mediante Visión Artificial que afronta el problema de la variación en las detecciones debida a los cambios de iluminación ambiental. Con este propósito, se diseñó un algoritmo compuesto por distintas etapas que analizan las imágenes en busca de características estáticas o dinámicas del humo. El algoritmo propuesto es descrito en el quinto capítulo de este trabajo escrito. Inicialmente, parte de una etapa de pre-procesamiento que permite ajustar la resolución de las imágenes extraídas desde un video de entrada, balancear la iluminación de las imágenes y etiquetarlas para evaluar la herramienta. Posteriormente, se emplea una etapa que realiza la detección de movimiento, una de análisis de la dirección del movimiento, otra más para el análisis de la información obtenida en espacio de Wavelets y un par de etapas complementarias que analizan el color en espacio RGB y YCbCr. Finalmente, los resultados son evaluados por una etapa clasificadora basada en la herramienta AdaBoost, para realizar la toma de decisiones y notificar sobre una detección de incendio. El algoritmo propuesto es evaluado a partir de los criterios de exactitud Sensibilidad (el porcentaje de detecciones correctas realizadas) y Especificidad (el porcentaje de no- detecciones correctamente realizadas). Los resultados de exactitud descritos en el sexto capítulo del presente trabajo escrito, se contrastan con los obtenidos por otros algoritmos replicados a partir del estado del arte. A partir de los casos de prueba planteados para cada escenario de iluminación evaluado, se identificó una reducción en la variación de los resultados, es decir, el cambio en los porcentajes de sensibilidad y especificidad en diferentes condiciones de iluminación, es menor al obtenido por los algoritmos replicados

Controlador de Tráfico Inteligente con Prelación para Vehículos de Emergencia

This paper describes the development of a traffic controller using fuzzy logic, combined with the analysis of video sequences through machine vision techniques. The controller is able to automatically manage the traffic flow in a set of intersections, giving priority to the traffic lights of roads where there are emergency vehicles waiting. The system uses a classification algorithm, which is trained in order to detect any vehicle the scene and an image processing algorithm that identifies emergency vehicles within the previously detected vehicles. Using the information of video sequences acquired with CCD cameras installed on the intersections, the system choose the sequence of actions that improves the traffic flow, so as to increase the mobility in the road where the emergency vehicle is detected. Results show that the system is able to detect vehicles in real time. Also, the system adapts in an efficient and fast way to the changes in traffic flow in order to establish a priority road for emergency vehicles.Este artículo presenta el desarrollo de un controlador de tráfico por lógica difusa, el cual mediante el análisis de secuencias de video y por medio de técnicas de procesamiento de imagen, es capaz de distinguir y gestionar de manera autónoma y centralizada el flujo vehicular en un grupo de intersecciones a fin de dar prelación en la vía a vehículos de emergencias. El sistema emplea un algoritmo de clasificación entrenado para detectar los vehículos presentes en una escena y un algoritmo de procesamiento de imagen que permite identificar si alguno de ellos corresponde o no, a un vehículo de emergencia. Usando la información proveniente de las secuencias de video adquiridas mediante cámaras CCD ubicadas en las intersecciones, el sistema selecciona la secuencia de acciones que prioricen el flujo vehicular dentro de la zona de control, y que permitan descongestionar las posibles vías de desplazamiento del vehículo de emergencia. Los resultados obtenidos muestran que el sistema es capaz de realizar la detección vehicular en tiempo real y que además permite adaptar rápida y eficientemente los cambios de flujo a fin de establecer una vía prioritaria

Mejoras en el Entrenamiento de Esquemas de Detección de Sonrisas Basados en AdaBoost

El presente artículo aborda aspectos del entrenamiento de la máquina de aprendizaje AdaBoost con modelos de reconocimiento de objetos basados en características de apariencia tales como: Patrones Binarios Locales (LBP), Histograma de Gradientes Orientados (HOG) y características tipo Haar para la detección de sonrisas. En este contexto realizamos un estudio del impacto de varios parámetros de entrenamiento de los modelos. Proponemos un nuevo enfoque con respecto a la selección de muestras positivas utilizadas en el periodo de aprendizaje. A diferencia de otros trabajos que utilizan como muestras positivas rostros sonrientes completos, proponemos utilizar únicamente la sección del rostro correspondiente a la boca sonriente. Las pruebas realizadas muestran que nuestro enfoque ofrece hasta un 40% de disminución en el tiempo de entrenamiento y hasta un 20% de disminución en el tiempo de detección con respecto al enfoque convencional, conservando una precisión de detección comparable. Además, se estudió la in!uencia de la normalización del tamaño de las imágenes de entrenamiento y prueba en ambos enfoques de entrenamiento. También se estudió el impacto del tamaño de las ventanas de análisis en el rendimiento de los métodos de detección para el caso de entrenamiento usando bocas sonrientes como muestras positivas

Aplicación de técnicas de visión artificial para la seguridad en el acceso a sucursales bancarias

Debido a la rápida evolución de la tecnología, hoy en día tenemos muchísimas aplicaciones para facilitarnos el día a día, sin embargo esto es una hoja de doble filo, porque nos pueden ayudar a ejecutar nuestras tareas diarias con fines lícitos como delictivos. Es por esto por lo que es importante que las técnicas de seguridad evolucionen al mismo ritmo, ofreciéndonos una protección acorde con los avances. Este proyecto pretende diseñar una solución para el control de accesos en sucursales bancarias que pueda ofrecer una seguridad preventiva y automática, facilitando el trabajo y otorgando seguridad adicional a los empleados y clientes de dichas sucursales.Ingeniería en Informátic

Aplicación Android para seguimiento de peatones en entornos viarios

El objetivo principal de este proyecto es desarrollar una aplicación para la detección de peatones en la vía pública para su posterior seguimiento. Con esto se quiere evitar los numerosos accidentes con peatones implicados, que se producen en la aactualidad tanto en vías urbanos como interurbanas. La aplicación se ha desarrollado para funcionar en plataformas Android, debido a que cumple una serie de características: es una plataforma de código abierto y es una de las plataformas móviles más extendidas en el mercado actual, que permiten desarrollar aplicaciones de forma sencilla y que éstas tengan un gran número de usuarios. Para la detección de peatones se va usar un algoritmo basado en un extractor de características Haar-like, qque al aplicarse en cascada permite una mejor detección. Para el seguimiento se hará uso de un filtro de Kalman, asumiendo que el peatón tiene un movimiento rectilíneo uniforme. En ammbos algoritmos se ha usado, de apoyo, las librerías OpenCV sobre todo para la obtención y procesamiento de la imágenes tomadas con la cámara del dispositivo móvil.Ingeniería Electrónica Industrial y Automátic

Desarrollo de una herramienta de diagnóstico de fallos en motores de inducción mediante la técnica AdaBoost

El objetivo de este Trabajo Fin de Máster es el de valorar la utilidad de los métodos de aprendizaje automático conocidos como AdaBoost para realizar una clasificación de motores de inducción en función del estado de las barras del rotor. De esta forma, se trata de ser capaces de identificar la avería de barra rota a partir de distintos predictores obtenidos del análisis de la corriente de alimentación del motor. Para conseguir tal fin se utilizará el software comercial MATLAB, desarrollando una serie de herramientas que nos permitan realizar las tareas de clasificación y análisis necesariasDepartamento de Ingeniería EléctricaMáster en Ingeniería Industria

Clustering de zonas en imágenes. Una aplicación a la detección de peatones

La aparición de voluminosas bases de datos, y la mejor accesibilidad a hardware de alto rendimiento han propiciado un incremento en la popularidad de la visión artifical. Dentro de este campo de la informática se encuentra la tarea de detección de objetos e identifiación de escenas. El presente trabajo trata sobre la detección de peatones que se encuetran cruzando la calzada en la vía pública. Se hace especial incapié en la aplicación de aprendizaje supervisado. En particular, ejemplificamos el uso de redes neuronales convolucionales para la segmentación semántica de imágenes

Estudio del filtro de partículas aplicado al seguimiento de objetos en secuencias de imágenes

Recientemente, las técnicas de filtrado de partículas aplicadas al seguimiento de objetos en secuencias de vídeo han captado la atención de muchos investigadores de diversas comunidades, como las de procesado de señal, comunicaciones y procesado de imagen. El filtro de partículas es particularmente útil para hacer frente a modelos de espacio de estados no lineales y f.d.p. no gaussianas. El principio subyacente de la metodología del filtro de partículas se basa en la aproximación de las distribuciones relevantes mediante medidas aleatorias compuestas por partículas (muestras del espacio no conocido) y sus pesos asociados. El presente trabajo realiza un estudio exhaustivo del filtro de partículas aplicado al tracking, analizando la influencia de diversos parámetros en el comportamiento del algoritmo y comparando diferentes mejoras. Este trabajo hace un profundo estudio del campo del filtrado de partículas aplicado al seguimiento de objetos en secuencias de vídeo. En particular, analizamos algunos parámetros libres del algoritmo básico, buscando los valores óptimos en términos de rendimiento y coste computacional, y evaluando la influencia de cada uno en el comportamiento de la aplicación. Mejoramos esta solución básica con diversas técnicas como adaptación online de los parámetros, descripción de objeto basada en covarianza o utilización de histogramas HSV. Finalmente evaluamos la precisión y el rendimiento de estas soluciones en varias situaciones, incluyendo oclusiones del objetivo, movimiento de cámara y tracking de múltiples objetos. ____________________________________________________________________________________________________________________________In recent years, particle filtering techniques to track objects in video sequences have captured the attention of many researchers in various communities, including those in signal processing, communication and image processing. Particle filtering is particularly useful in dealing with nonlinear state space models and non-Gaussian probability density functions. The underlying principle of the methodology is the approximation of relevant distributions with random measures composed of particles (samples from the space of the unknowns) and their associated weights. This work makes a whole study of particle filtering applied to tracking, analyzing the influence in the behaviour of the algorithm of several parameters, and comparing different improvements. This work makes a deep study in the field of particle filtering. Particularly, we analyze some free parameters of the basic algorithm, and look for the optimal values in terms of performance and computational cost. We improve this solution with several techniques like online parameter adaptation, covariance based object description or HSV histogramming. Finally we evaluate the accuracy and performance of these solutions through a variety of situations including target occlusions, camera flow and multiobject tracking.Ingeniería Técnica en Sonido e Image

Técnicas de aprendizaje máquina para análisis de malware

[Resumen]: La detección de malware se torna cada vez más importante en el campo de las Tecnologías de la Información. Una de las principales herramientas que sirven para esta tarea es el uso del aprendizaje automático para el desarrollo de modelos de detección. En este trabajo se desarrollan diversos modelos a partir de múltiples algoritmos de aprendizaje supervisado para tres escenarios diferentes. Los resultados obtenidos son muy alentadores, lográndose valores de rendimiento similares e incluso superiores a trabajos previos.[Abstract]: Malware detection is becoming increasingly important in the field of Information Technology. One of the main tools for this task is the use of machine learning for the development of detection models. In this dissertation, several models are developed from multiple supervised learning algorithms for three different scenarios. The results obtained are very encouraging, achieving similar or even higher performance values than previous studies.Traballo fin de grao (UDC.FIC). Enxeñaría Informática. Curso 2021/202