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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorSalgado Castillo, Francisco David-
dc.contributor.authorBurbano López, Carlos Emilio-
dc.contributor.authorCastro Ordóñez, Marcos Leandro-
dc.date.accessioned2021-11-10T17:30:16Z-
dc.date.available2021-11-10T17:30:16Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/11322-
dc.description.abstractEl siguiente estudio presenta el desarrollo de un software que tiene como objetivo reconocer de forma automática la identidad de un can mediante una fotografía, evaluando los patrones faciales por medio del procesamiento de imágenes e inteligencia artificial, ya que a una persona se le dificulta reconocer los rasgos físicos de un canino que observó en algún anuncio o en ciertos casos, este no posee otro método de identificación. El software fue desarrollado en Google Colab, donde se utilizó Inception-Resnet v2 para la detección facial, además la biblioteca Pytorch y las técnicas Support Vector Classifier y Directed Acyclic Graph Support Vector Machines, las mismas que sirven para la identificación canina, obteniendo como resultado una precisión promedio del 93,10% en el reconocimiento entre dos clases y del 90,30% entre cuatro clases.es
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad del Azuayes
dc.rightsopenAccesses
dc.subjectDIRECTED ACYCLIC GRAPHes
dc.subjectGOOGLE COLABes
dc.subjectINCRUSTACIONESes
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIALes
dc.subjectPYTORCHes
dc.subjectRECONOCIMIENTO FACIAL CANINOes
dc.subjectSUPPORT VECTOR MACHINESes
dc.subjectMACHINE-LEARNINGes
dc.subjectDEEP-LEARNINGes
dc.titleDesarrollo de un software como herramienta para el reconocimiento de patrones faciales caninoses
dc.typebachelorThesises
dc.description.degreeIngeniero Electrónicoes
dc.pagination.pages16 p.es
Aparece en las colecciones: Facultad de Ciencia y Tecnología

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