Próximo seminario. Validación de una aplicación semántica para la integración de recursos educativos abiertos, caso UAMI y Determinación del perfil antropométrico en secuencias de video
20-lSe les invita al próximo seminario del Posgrado en Ciencias y Tecnologías de la Información (PCyTI)
Titulo de la ponencia: Validación de una aplicación semántica para la integración de recursos educativos abiertos, caso UAMI
Fecha: 4 de junio de 2020 a las 11:00 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Cristal Karina Galindo Durán
Afiliación: Alumna del DCyTI
Asesor: Dra. Reyna Carolina Medina Ramírez
Resumen:
Los Recursos Educativos Abiertos han tenido su impacto a nivel global, pues cada vez son más las instituciones que ponen a disposición sus recursos educativos a través de repositorios institucionales. Esta ponencia presenta la validación realizada por los estudiantes de la Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Iztapalapa como para la validación de la Plataforma MIIDAS (Memoria Integradora de fuentes de Información Documental para instituciones Académicas gestionada con tecnologías Semánticas), la cual integra recursos educativos en las áreas de Computación y Electrónica a nivel licenciatura; así como permite la gestión de estos, incorporando tecnologías de la Web Semántica para mejorar la búsqueda y recuperación de recursos desde una perspectiva de repositorios institucionales, además de proponer lineamientos que ayudan la creación de recursos educativos. La Plataforma MIIDAS propone una aplicación donde los estudiantes y profesores bajo una actitud activa en el proceso de enseñanza-aprendizaje utilizan y validan la plataforma.
Titulo de la ponencia: Determinación del perfil antropométrico en secuencias de video
Fecha: 4 de junio de 2020 a las 11:40 hrs
Zoom: https://uammx.zoom.us/my/pcyti (contraseña: semiPCyTI)
Presenta: Miguel Contreras Murillo
Afiliación: Alumno del DCyTI
Asesor: Dr. Sergio Gerardo de los Cobos Silva
Resumen:
La clasificación de género es un problema abierto de visión artificial. Su aplicación va desde la estadística hasta el reconocimiento de personas en videovigilancia. Hoy en día, existen enfoques con video 2D que obtienen buenos resultados en situaciones normales, pero fallan cuando la persona viste ropa holgada, lleva equipaje, o el ángulo de la imagen varía; ya que estos algoritmos se basan en el cálculo de bordes, siluetas, o energía de la persona en la escena. Se presenta una nueva metodología para la clasificación de género basada en la creación de un esqueleto virtual por medio de Redes Neuronales Convolucionales para cada persona en imágenes y video 2D, donde las distancias obtenidas entre algunos puntos de interés del esqueleto virtual son usadas como entradas en un clasificador de género. Los resultados obtenidos mejoran dado que la vestimenta, equipaje y ángulo en la escena afectan poco el proceso de esqueletización.
Ultima actualización 10/07/2022 por pcyti