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APRENDIZAJE AUTOMATIZADO DE COMPORTAMIENTOS DE ROEDORES PARA ANÁLISIS DE EVOLUCIÓN DEL ALZHEIMER

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dc.contributor.advisorZUÑIGA BARRAZA, MARCOS DAVID
dc.contributor.authorALTAMIRANO LOXLEY, GABRIELA VERÓNICA
dc.contributor.departmentUniversidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM ELECTRONICAes_CL
dc.contributor.otherGONZALEZ VALENZUELA, AGUSTIN JOSE
dc.coverage.spatialUniversidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Casa Central Valparaísoes_CL
dc.date.accessioned2018-09-03T22:11:35Z
dc.date.available2018-09-03T22:11:35Z
dc.date.issued2018
dc.descriptionCatalogado desde la version PDF de la tesis.es_CL
dc.description.abstractEn el presente trabajo de título, se utiliza y modifica el algoritmo de aprendizaje de eventos incremental MILES para poder obtener información a partir de los datos que se obtienen de un algoritmo de seguimiento de objetos. El algoritmo de aprendizaje incremental utiliza los datos de ubicación espacial de ciertos objetos de interés para generar estados en base a su posición, y luego describir las transiciones entre estados como eventos ocurridos en un vídeo. La utilización de estados y eventos, logra determinar información más abstracta que ayuda en el análisis de lo que ocurre en el vídeo siendo estudiado. El contexto de la utilización de este algoritmo, es el estudio del comportamiento de roedores dentro de un espacio confinado.Para que la información determinada por el algoritmo sea confiable, se corrige la identificación de objetos realizada por el algoritmo de seguimiento, ya que el funcionamiento del aprendizaje depende de la consistencia de los datos que se le entregan.También se modifica el propio algoritmo para que sea más robusto y tenga un mecanismo que actúe de la mejor manera posible ante la ausencia de datos, situación que es casi imposible de de evitar en la práctica. Finalmente se entrega una serie de métricas que detallan el comportamiento de los roedores en cada vídeo, con la esperanza de que sean relevantes para el equipo de personas a cargo de estudiar estos roedores.es_CL
dc.description.abstractIn this work, the incremental event learning algorithm MILES is utilized to obtaininformation from the data generated by an object tracking algorithm. The incrementalevent algorithm utilizes position data from objects of interest to generate states, andthen describe the transitions between them as events occurred in the video. The use ofstates and events, determines more abstract information, that is helpful for the analysisof the video being studied. The context of the utilization of this algorithm, is the studyof rodent behavior in a confined space.For the information generated by the algorithm to be trustworthy, the object identificationmade by the tracking algorithm is corrected, since this is a fundamental partfor the learning algorithm to work properly. The algorithm itself is modified for it tobe able to better handle the absence of data, since this is difficult to avoid in practice.Finally, a series of metrics detailing the rodents behavior in each video is generated,with the hope that they are relevant to the team of people in charge of study therodents.eng
dc.description.degreeIngeniería Civil Electrónicaes_CL
dc.format.extent54 h.
dc.format.mediumCD ROM
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.barcode3560900255185
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11673/42230
dc.rights.accessRightsB - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)
dc.subjectALZHEIMERes_CL
dc.subjectAPRENDIZAJE INCREMENTAL DE EVENTOSes_CL
dc.subjectCOMPORTAMIENTO DE ROEDORESes_CL
dc.subjectVISION POR COMPUTADORes_CL
dc.titleAPRENDIZAJE AUTOMATIZADO DE COMPORTAMIENTOS DE ROEDORES PARA ANÁLISIS DE EVOLUCIÓN DEL ALZHEIMERes_CL
dc.typeTesis de Pregradoes_CL
dspace.entity.typePublication
usm.date.thesisregistration2017
usm.identifier.thesis4500015030
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Ingeniería Civil Electrónica