000			02214nam a22003977i 4500
001			AZUAY-87731
003			AZUAY
005			20251111043028.0
008			251108b ||||||||qm||| 00| | d
040			_aAZUAY _bspa _cAZUAY _dAZUAY _erda
041	0		_aspa
084			_aUDA-BG T16859
100	1		_aCastro Ordóñez, Marcos Leandro, _eautor
245	1	0	_aDesarrollo de un software como herramienta para el reconocimiento de patrones faciales caninos
264	3	1	_aEcuador : _bUniversidad del Azuay-Facultad de Ciencia y Tecnología-Escuela de Ingeniería Electrónica, _c2021
300			_a16 páginas
300			_bDigital
336			_2rdacontent _atexto _btxt
337			_2rdamedia _acomputadora _bc
338			_2rdacarrier _arecurso en línea _bcr
502			_aIngeniero Electrónico
520	3		_bEl 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.
650	1	4	_aDEEP-LEARNING
650	1	4	_aDIRECTED ACYCLIC GRAPH
650	1	4	_aGOOGLE COLAB
650	1	4	_aINCRUSTACIONES
650	1	4	_aINTELIGENCIA ARTIFICIAL-IA
650	1	4	_aMACHINE LEARNING
650	1	4	_aPYTORCH
650	1	4	_aRECONOCIMIENTO FACIAL CANINO
650	1	4	_aSUPPORT VECTOR MACHINES
700	1		_aBurbano López, Carlos Emilio, _eautor
700	1		_aSalgado Castillo, Francisco David, _edirector de Tesis
856	4	0	_uhttp://dspace.uazuay.edu.ec/handle/datos/11322 _yVer documento en línea
942			_2z _c6
999			_c40271 _d40271