Prototipo de un sistema de visión artificial basado en técnicas de aprendizaje de máquina para el reconocimiento de aves del área metropolitana de Bucaramanga

dc.contributorMoreno Corzo, Feisar Enrique
dc.contributorOrtiz Beltrán, Ariel Orlando
dc.contributorCediel Martínez, Fernando
dc.contributorMoreno Corzo, Feisar Enrique [0001499008]
dc.contributorOrtiz Beltrán, Ariel Orlando [0001459925]
dc.contributorMoreno Corzo, Feisar Enrique [es&oi=ao]
dc.contributorMoreno Corzo, Feisar Enrique [0000-0002-5007-3422]
dc.contributorMoreno Corzo, Feisar Enrique [Feisar-Enrique-Moreno-Corzo-2169498891]
dc.contributorOrtiz Beltrán, Ariel Orlando [Ariel_Ortiz_Beltran]
dc.creatorMosquera Moreno, María Angélica
dc.date.accessioned2022-03-28T16:31:31Z
dc.date.available2022-03-28T16:31:31Z
dc.date.created2022-03-28T16:31:31Z
dc.date.issued2021-05-09
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12749/16079
dc.identifierinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
dc.identifierreponame:Repositorio Institucional UNAB
dc.identifierrepourl:https://repository.unab.edu.co
dc.description.abstractLa avifauna colombiana es una de las más diversas a nivel mundial. Desafortunadamente, es uno de los campos menos enseñados por las instituciones educativas e incluso con menor información a nivel nacional. Seguido, la falta de interés por parte de la población hace más difícil fomentar el apropiamiento del entorno que les rodea e impulsa el deterioro ambiental y la extinción de muchas especies de aves endémicas de la zona. Actualmente existen diferentes aplicaciones que buscan suplir esta problemática en diferentes lugares del mundo, pero, dado que existen muchas variedades de especies, en estas soluciones se dificulta la identificación de especies de la zona metropolitana de Bucaramanga. AveDex busca crear apropiación local, ya que es una aplicación con solo aves del lugar, permitiendo que sea apoyo para los habitantes y ornitólogos. El desarrollo de este proyecto permitió la obtención de un prototipo capaz de clasificar 9 aves originarias del área metropolitana de Bucaramanga, con una precisión del 87% por medio de una imagen tomada desde la cámara del celular o una imagen escogida de la galería. Finalmente, demostró que el uso constante de ella o utilizada como herramienta de información eleva el aprendizaje sobre las aves que actualmente se pueden identificar. Actualmente, el proyecto hace parte del grupo GTI y la línea de sistemas de información e ingeniería del software más específicamente en el tema de inteligencia artificial de la Universidad Autónoma de Bucaramanga.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNAB
dc.publisherFacultad Ingeniería
dc.publisherPregrado Ingeniería de Sistemas
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dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.rightsAbierto (Texto Completo)
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.titlePrototipo de un sistema de visión artificial basado en técnicas de aprendizaje de máquina para el reconocimiento de aves del área metropolitana de Bucaramanga


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