Experiencia de usuario a partir de grabación de video usando Computer Vision

Abstract
En la era digital actual, el creciente uso de aplicaciones móviles presenta un desafío considerable en términos de análisis y comprensión de interacciones humano-dispositivo. Esta tesis se enfoca en dos aspectos cruciales de este análisis: la detección de acciones en videos de interacciones y la agrupación de pantallas en conjuntos semánticamente similares. Para abordar estos desafíos, se emplean técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y aprendizaje profundo. Por un lado, se utilizan redes convolucionales 2D y 3D para detectar acciones especificas con precisión. Por otro lado, se propone un enfoque innovador que combina clustering sobre modelos de clasificación de imágenes, de detección de componentes y de traducción de imagen a texto para agrupar los frames de video en conjuntos que compartan características visuales y semánticas similares. Estas contribuciones tienen el potencial de impulsar avances significativos en campos como la inteligencia artificial y la visión por computadora, así como mejorar la comprensión de las interacciones usuario-dispositivo en entornos móviles.
En
Thesis note
Trabajo final (Master). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería
Thesis degree name
Master en Big Data
133 p. diagrs.,maps., grafs.
Notes
Incluye bibliografía y anexos.
Subject
PROYECTOS-MD, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, APRENDIZAJE AUTOMÁTICO, EXPERIENCIA DE USUARIO, PROCESAMIENTO DE IMÁGENES, INTERFAZ DE USUARIO
Type
Trabajo final de carrera
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Citation
Mandirola Ulrich, M. P., Santos Rosales, P. D. dos & Patrón Rizzo, H. L. (2024). Experiencia de usuario a partir de grabación de video usando Computer Vision (Trabajo final) Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/7034
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