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dc.contributor.advisorEnciso Rodas, Lauro
dc.contributor.authorQuispe Condori, Edgar Rodolfo
dc.date.accessioned2017-12-27T15:32:47Z
dc.date.available2017-12-27T15:32:47Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.other253T20170098
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12918/2463
dc.description.abstractCusco es una de las ciudades del mundo con mayor presencia de danzas autóctonas. Cada año, antropólogos folkloristas encuentran más información sobre las danzas y así rescatan parte de nuestra cultura. Sólo en las festividades podemos ubicar al menos 4 danzas típicas muy comunes: Qhapaq Qolla, Qhapaq Chuncho, Negrillo, y Contradanza. Por otro lado, Cusco también es conocido como una de las ciudades más turísticas del mundo y con todo el avance tecnológico que se viene dando, ahora es más fácil tomar fotografías y así preservar diversos eventos. Por lo tanto, se cuenta con mucha información visual que no es procesada. Computacionalmente hablando, se puede lidiar con este problema mediante la clasificación automática de imágenes. La aplicación de este problema puede ser visto en diferentes áreas como Sistemas de vigilancia, sistemas de recuperación, compresión, segmentación de imágenes, y muchos otras más. La clasificación de imágenes también representa un gran desafío debido a los problemas en iluminación, rotación, escala, oclusión o variación de puntos de vista. Actualmente, los trabajos en clasificación de danzas se enfocan en videos, sin embargo, en imágenes este problema está muy poco estudiado. Los trabajos más relacionados que usan imágenes buscan clasificar eventos culturales; a diferencia de éstos, la información contextual de la imagen no juega un papel relevante como para los eventos culturales. Este trabajo busca clasificar imágenes de danzas típicas del Cusco, el problema se torna particularmente interesante debido a que además de los problemas ya mostrados, se debe trabajar sobre la figura humana. El método planteado fue dividido en dos etapas, en la primera se localiza al danzante dentro de la imagen mediante la detección de máscaras usando Histogram of Oriented Gradient y técnicas de detección de rostros, y en la segunda se realiza la clasificación mediante Bag-of-Words. El principal aporte de este trabajo es realizar un estudio del desempeño de técnicas de Machine Learning en la clasificación de imágenes de danzas, igualmente se creó un dataset con imágenes etiquetadas de las danzas de la región que fueron de interés para el trabajo. Cabe recalcar que este dataset es el primero de su tipo y que será puesto de manera abierta a la comunidad científica para aportar al estado-del-arte. Los resultados obtenidos muestran una tasa de acierto alta para éste problema.es_PE
dc.description.uriTesis
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cuscoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.sourceUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cuscoes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNSAACes_PE
dc.subjectClasificación de Danzas Típicases_PE
dc.subjectDetección de Danzantees_PE
dc.subjectViola& Joneses_PE
dc.subjectHistogram of Oriented Gradientes_PE
dc.subjectAdaboostes_PE
dc.subjectRandom Forestes_PE
dc.subjectSupport Vector Machinees_PE
dc.subjectBag-of-Wordses_PE
dc.titleUso de Técnicas de machine learning para la clasificación de imágenes de danzas típicas del Cuscoes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.nameIngeniero Informático y de Sistemas
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Eléctrica, Electrónica, Informática y Mecánica
thesis.degree.levelTítulo profesional
thesis.degree.disciplineIngeniería Informática y de Sistemas
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
renati.author.dni74309743
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6266-0838
renati.advisor.dni23853228
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
renati.discipline612296
dc.publisher.countryPE


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