Browsing by Author "Gómez, Juan Carlos"

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    Análisis del comportamiento de clientes mediante técnicas de inteligencia artificial y visión por computadora
    (2023-10-01) Apablaza, Salvador; Fernández, Carolina Sol; Locatti, Nicolás Gabriel; Durante, Diego; Verrastro, Sebastián; Gómez, Juan Carlos
    En el presente trabajo se desarrolla un framework de detección de personas para analizar el comportamiento de los clientes en una tienda minorista mediante el procesamiento de videos de vigilancia. Para ello, se propone un pipeline compuesto por un preprocesamiento del video, un procesamiento con un modelo basado en redes neuronales, y un postprocesamiento orientado a correcciones. Se proveen indicadores útiles para los negocios, entre ellos, un mapa de calor que muestra los espacios ocupados. El resultadoes constatado con un etiquetado manual para evaluar el rendimiento del algoritmo. Se demuestra la viabilidad de este método para comprender el comportamiento de los clientes.
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    Comparación de algoritmos para reconocimiento de habla aislada independiente del hablante
    (2018-04-01) Da Silva, Mariano Marufo; Verrastro, Claudio; Gómez, Juan Carlos
    Este trabajo describe la fundamentación teórica e implementación de un sistema de recono- cimiento de habla aislada independiente del hablante usando Modelos Ocultos de Markov, Máquinas de Vectores de Soporte y Redes Neuronales Artificiales. La evaluación fue realizada utilizando un corpus multihablante compuesto por once palabras del español argentino, y su rendimiento en términos de porcentaje de reconocimiento fue comparado entre los tres métodos de clasificación implementados. La comparación fue efectuada tanto para condiciones ideales como también con tres niveles distintos de ruido de fondo. Los resultados muestran que para bajos niveles de ruido el sistema basado en HMM consigue el mejor rendimiento, mientras que para mayores niveles de ruido los sistemas basados en SVM y ANN superan al anterior.
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    Evolución del sistema de adquisición de datos aplicado a la determinación de propiedades resistentes en madera estructural.
    (2016-10-05) Filippetti, María Cecilia; Guillaumet, Alfredo Aníbal; Manavella, Roberto Daniel; Gómez, Juan Carlos
    Una de las problemáticas más frecuentes en la determinación experimental de propiedades mecánicas y elásticas de elementos estructurales es la medición simultánea de cargas y deformaciones en varios puntos. El instrumental utilizado habitualmente son celdas de carga y comparadores con distinto recorrido y precisión, que actualmente disponen de un display digital y salida electrónica de datos. Para la caracterización de madera estructural, el ensayo a flexión permite determinar el módulo de elasticidad longitudinal local y global, módulo de elasticidad transversal y módulo de rotura. Para este procedimiento se requiere medir la deformación de la probeta en siete puntos distintos simultáneamente, La lectura por observación directa genera demasiadas incertezas. Para optimizar la adquisición de datos y mejorar la exactitud de los mismos se plantean dos métodos. El primero efectúa la observación directa empleando una cámara web por dispositivo y aplicando un software libre que capta de manera sincrónica las imágenes para cada escalón de carga. El otro propone la captura desde una PC de la señal electrónica proveniente de cada dispositivo y su almacenamiento en un archivo de datos. Este trabajo presenta la experiencia del grupo de investigación GIDEC de la UTN FR Venado Tuerto en la implementación de estos procedimientos.
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    Mejoras en la calidad de las soluciones de simulated annealing mediante preservación de menores costos
    (2018-04-01) Sivori, Gastón; Verrastro, Claudio; Gómez, Juan Carlos
    Simulated Annealing (SA) o Metropolis es un algoritmo de búsqueda de soluciones que em- plea meta-heurística para problemas de optimización global donde el objetivo es encontrar buenas aproximaciones al valor óptimo de una función en un espacio de búsqueda grande. Su implementación estándar presenta dispersión en la calidad de las respuestas encontradas debido a que explora el espacio de soluciones en forma estocástica. En este trabajo, se pre- senta una implementación del algoritmo de SA que utiliza la preservación de menores cos- tos en problemas de optimización global y permite obtener soluciones mejores, con menor dispersión y manteniendo tiempos de convergencia finitos. La preservación de los menores costos se realiza durante el proceso de generación aleatoria (perturbación) de la nueva so- lución a partir de la solución corriente. La modificación se hace conservando una parte de la solución elegida con una probabilidad inversamente proporcional a su costo parcial. La implementación del algoritmo se llevó a cabo en Matlab® y se comparó contra el recocido simulado estándar en problemas TSP simétricos de la librería TSPLIB obteniendo soluciones excelentes para problemas de n < 200 nodos.
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    Método automático para el incremento de correspondencias entre imágenes con perspectivas no paralelas y ampliamente separadas para su utilización en reconstrucción 3D con modelos de aprendizaje profundo
    (2022-10-01) Verrastro, Ramiro; Durante, Diego Patricio; Gómez, Juan Carlos; Verrastro, Claudio A.
    En procesos que requieren realimentación visual en forma autónoma, tales como la reconstrucción trimensional o el corregistro de imágenes, se necesita encontrar la mayor cantidad posible de puntos homólogos. Para ello es necesario encontrar puntos característicos en las distintas imágenes y luego hacerlos corresponder (matching). En el caso de que la asociación sea ideal, los puntos correspondientes son homólogos. El proceso de asociación de puntos característicos se puede dividir en 3 etapas: (1) Detección, (2) Descripción y (3) Correspondencia. En este trabajo se presenta un método que hace uso de la geometría epipolar para aumentar la cantidad de correspondencias válidas entre imágenes homólogas.
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    Moving in a Simulated Environment Through Deep Reinforcement Learning
    (IEEE, 2022-09-08) Esarte, Javier; Folino, Pablo Daniel; Gómez, Juan Carlos
    Reinforcement learning is a field of artificial intelligence that is continuously evolving and has a wide variety of applications. In recent years major progress has been made in the application of deep reinforcement learning to highdimensional problems with continuous state and action spaces. This paper presents a complete analysis of the application of the soft actor-critic algorithm to teach a four legged robot with three joints on each leg how to move towards the center of a virtually simulated environment. The general formulation of the reinforcement learning problem is first presented, followed by the description of the environment under analysis and the applied algorithm. Afterwards, the obtained results are compared against those of a manually programmed policy, closing with a discussion of some key design choices and common challenges.
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    Predictor de deserción universitaria
    (2021-04-01) Romero, Giselle; Toranzo Calderón, Joaquin; Jaremczuk, Sebastián; Gómez, Juan Carlos; Verrastro, Claudio
    La deserción estudiantil siempre ha sido un tema de preocupación debido a sus múltiples implicancias. En este trabajo se propone la aplicación de técnicas de reconocimiento de patrones para exponer información útil y formular reglas de inferencia en sistemas de diagnóstico automático. De esta manera se generan modelos predictivos de deserción universitaria en la UTN.BA, a partir de bases de datos de estudiantes de la carrera de Ingeniería en Sistemas de la Información del plan K08. Se construyeron dos modelos, uno basado sobre Máquinas de Vectores de Soporte y otro sobre Redes neuronales. Ambos presentan resultados muy similares reconociendo a estudiantes en situación de deserción con una exactitud de 79%.