Desarrollo de un Sistema de Identificación de Objetos en Video

En la actualidad los sistemas de identificación de objetos en imágenes en video han sido utilizados en múltiples campos de investigación. Estos sistemas permiten resolver diversos problemas dependiendo del área de aplicación. Los algoritmos existentes en el estado del arte permiten detectar objetos con diferente precisión, esto de acuerdo a la calidad de las imágenes y video, color, pre procesamiento y tipo de algoritmo seleccionado. El presente trabajo propone e implementa un sistema de identificación de objetos en video. Para resaltar el desempeño de los algoritmos bajo un problema en particular se implementan los algoritmos para resolver el problema.CONACyT, no. de cuenta: 092102

Desarrollo de un Sistema de Identificación y Reconocimiento de Plantas Usando Técnicas de Aprendizaje Máquina

El reconocimiento de plantas a partir de técnicas de aprendizaje automático es un campo de investigación muy activo en los últimos años. Los algoritmos de detección y reconocimiento de plantas juegan un rol vital en muchas aplicaciones importantes. Estos algoritmos pueden ayudar a agilizar procesos y tareas importantes en aduanas, agricultura, investigación, etc. Los algoritmos más importantes que se han desarrollado utilizan extractores de características a partir de imágenes de hojas, cuyos sistemas de identificación consisten de varios procesos como: pre-procesamiento, segmentación, extracción de características y reconocimiento. Aunque todos los procesos son importantes en el sistema, la extracción de características y el método de clasificación utilizado influyen bastante en una correcta identificación. Esta tesis direcciona dos problemas de investigación importantes en reconocimiento, 1) extracción de características y 2) Clasificación. Los resultados obtenidos son analizados en función del conjunto de técnicas de extracción de características y de los métodos de clasificación utilizados

Emotion Recognition from Facial Expressions Using a Genetic Algorithm to Feature Extraction

In this paper, we present a new method for emotion recognition from facial expressions. The proposed algorithm concentrates on only two specific areas (eyes and mouth), reducing features and descriptors and focusing only on these areas. The algorithm extracts characteristics from these two regions of the face and, in a subsequent process, eliminates the less significant characteristics or those that introduce noise into the classifier. The system allows obtaining a reduced set of features to improve the performance of the classification. In the experiments carried out, we obtain precisions of 99.56%. We evaluated the proposed algorithm on two benchmark datasets; we find that SVM consistently outperforms traditional machine learning techniques.Secretaria de Investigación, Proyecto de investigación 4996/2020/CI

Calculo automático de índice de masa corporal usando visión artificial

Los avances tecnológicos se han implementado en diferentes campos de la vida diaria, un campo de gran relevancia es la medicina. La investigación de metodologías que faciliten la determinación temprana de los síntomas y su tratamiento posterior es de vital importancia. Este artículo propone un método basado en la visión artificial para el cálculo del índice de masa corporal (IMC), para este propósito se reunieron personas de diferentes edades y complexiones, a partir de las imágenes obtenidas de todas las personas se obtienen las características del área de interés para obtener un buen desempeño al clasificar el IMC, obteniendo una precisión de clasificación del 73%

Análisis comparativo de las técnicas utilizadas en un sistema de reconocimiento de hojas de planta

El desarrollo de sistemas de identificación de hojas de plantas es un reto actual que comprende numerosas aplicaciones que van desde alimentación, medicina, industria y medio ambiente. En la literatura actual, se han propuesto varias técnicas con el objetivo de identificar plantas en diversos campos de aplicación. Sin embargo, las técnicas actuales están restringidas al reconocimiento e identificación de tipos de plantas limitados, utilizando descriptores de características específicos. En este artículo, se realiza un análisis comparativo de diversos métodos de extracción de características (texturales, cromáticas y geométricas) y clasificación sobre conjuntos de plantas muy similares y disimiles entre sí. Doce conjuntos de hojas con características de forma similares son estudiados utilizando varios clasificadores. Se analiza el desempeño de diferentes combinaciones de características en cada conjunto. Los resultados obtenidos muestran que para incrementar el desempeño de los clasificadores estudiados, es necesaria una combinación de las diferentes técnicas de extracción de características, esta necesidad es mayor cuando se trabaja con conjuntos de hojas con características muy similares. Además, se muestra el mejor desempeño de un clasificador con otro