@TECHREPORT{Mar_Tra_2024,
author = "Marín Balseca, Adrián Alberto",
title = "Tratamiento de imágenes para la detección de objetos y personas con inteligencia artificial en el laboratorio de fabricación digital",
abstract = "La detección de objetos y personas en imágenes es una tarea fundamental en el campo de la visión por computadora, y ha sido objeto de intenso estudio en los últimos años. Con la inteligencia artificial, esta tarea se ha vuelto aún más sofisticada y eficiente, gracias al desarrollo de algoritmos y modelos de aprendizaje profundo capaces de analizar y procesar grandes cantidades de datos, incluyendo imágenes. En el contexto de la detección de objetos y personas en imágenes, la inteligencia artificial ha dado lugar a una nueva disciplina conocida como "tratamiento de imágenes". Este proceso implica la aplicación de algoritmos y modelos de aprendizaje profundo a imágenes digitales para identificar, clasificar y rastrear objetos y personas. El tratamiento de imágenes para la detección de objetos y personas con inteligencia artificial es una técnica cada vez más relevante en diversas aplicaciones, como la seguridad, la vigilancia, el comercio electrónico, la automatización de fábricas, la conducción autónoma, y muchas otras. En el ámbito de la seguridad y la vigilancia, el tratamiento de imágenes con inteligencia artificial permite la detección de personas sospechosas, la identificación de objetos peligrosos, y el seguimiento de movimientos anómalos en áreas de alto riesgo. Según un estudio del IEEE, la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo en el tratamiento de imágenes ha aumentado la precisión y la velocidad en la detección de objetos y personas, lo que ha mejorado la eficiencia y la eficacia en la vigilancia y la seguridad [1]. En el comercio electrónico, esta técnica facilita la búsqueda y el reconocimiento de productos, mejorando la experiencia del usuario y aumentando la eficiencia de los procesos de venta y compra. Según un estudio del IEEE, el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) en el tratamiento de imágenes a 11 mejorado la precisión y la velocidad en la detección y clasificación de productos en el comercio electrónico.",
year = 2024,
institution = "Repositorio Universidad Francisco de Paula Santander",
url = "https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/9428",
}