https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/4019 2026-03-13T23:57:25Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12147 Title: DETECCIÓN Y REDUCCIÓN DE FALSOS POSITIVOS EN LA CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES VIOLENTAS POR MEDIO DE APRENDIZAJE ACTIVO USANDO REDES NEURONALES PROFUNDAS Authors: PRIMERO PRIMERO, FRANCISCO Description: La detección automatizada de violencia física mediante técnicas de aprendizaje profundo constituye un campo de tesis crítico en el contexto actual de sistemas de vigilancia inteligente y análisis de contenido multimedia a gran escala. Esta investigación presenta un método innovador para la optimización del proceso de entrenamiento de redes neuronales convolucionales, específicamente la arquitectura DenseNet121, mediante la implementación de estrategias de selección inteligente de muestras basadas en umbrales de confianza predictiva. La problemática central abordada en esta tesis se fundamenta en la ineficiencia computacional inherente a los enfoques tradicionales de entrenamiento de modelos neuronales, donde todas las muestras del conjunto de datos son tratadas de manera uniforme, sin considerar su contribución específica al proceso de aprendizaje. Esta aproximación homogénea resulta en un uso subóptimo de recursos computacionales, particularmente crítico en aplicaciones de seguridad que requieren procesamiento en tiempo real con restricciones de hardware. El método propuesto introduce un paradigma de segmentación inteligente que clasifica las muestras de entrenamiento en tres categorías especializadas según sus niveles de confianza predictiva: Safe (alta confianza, outN ≥ 0.9±σ o outN ≤ 0.1±σ), Average (confianza moderada, 0.4−σ ≤ outN ≤ 0.6+σ), y Border (baja confianza, 0.5−σ ≤ outN ≤ 0.5+σ). Esta clasificación permite el desarrollo de estrategias de entrenamiento diferenciadas que optimizan la eficiencia computacional mientras mantienen o mejoran el rendimiento clasificatorio. Los resultados experimentales obtenidos mediante evaluación en tres conjuntos de datos independientes (AIRTLab, RVLS/Pexels, y SCVD) con un total de 11,600 imágenes, demuestran la efectividad del enfoque propuesto. El subconjunto Average logra un rendimiento superior con F1-Score = 0.89 y g-mean = 0.93, utilizando únicamente el 20% de las muestras totales, representando una reducción significativa en requisitos computacionales. El subconjunto Safe alcanza una exactitud excepcional de 0.98 con una reducción del 12% en el tamaño del conjunto de datos, mientras que Border mantiene competitividad (F1-Score = 0.82, g-mean = 0.86) con una reducción del 97% en las muestras utilizadas. Las contribuciones científicas de esta investigación incluyen: Primero la selección de muestras basada en confianza predictiva en el contexto de detección de violencia, después evaluación empírica de estrategias de entrenamiento especializado según niveles de complejidad clasificatoria, para demostración de que la selección estratégica de datos puede superar enfoques basados en volumen, y establecimiento de métricas de intercambio entre precisión y eficiencia computacional para aplicaciones de seguridad crítica. 2025-01-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12112 Title: IMPLEMENTACIÓN DE TÉCNICAS PARA TRATAR EL DESBALANCE DE CLASES, EN LA CLASIFICACIÓN DE IMÁGENES DE VIOLENCIA FÍSICA REALIZADA CON REDES NEURONALES ARTIFICIALES Authors: Cervantes Ambriz, Daniel Description: En la presente tesis de maestría se abordó el problema del desbalance de clases en la clasificación de imágenes de violencia física mediante redes neuronales artificiales. Este estudio implementa y evalúa diversas técnicas para tratar el desbalance, incluyendo métodos tradicionales (sobremuestreo y submuestreo), generación de datos sintéticos con modelos generativos, y técnicas de aumento de datos. La metodología se basa en la introducción de desbalance controlado (1%, 5%, 10%, 25%, 50%y 75%) en cinco conjuntos de datos públicos, para evaluar la efectividad de cada técnica en diferentes escenarios. Para la clasificación se utilizó una arquitectura ResNet18, evaluando su rendimiento mediante métricas como precisión, sensibilidad y principalmente g-mean. Los resultados muestran que el método Random Over Sampling destaca en escenarios de desbalance extremo (1%-25%), mientras que One Sided Selection y Tomek Links presentan mejor desempeño en escenarios de 50% y 75% respectivamente. El análisis estadístico mediante el Test de Friedman confirma que la elección de la técnica de balanceo debe adaptarse al grado de desbalance del conjunto de datos para optimizar la capacidad del modelo para identificar correctamente los casos de violencia física. 2025-01-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12111 Title: ANÁLISIS DEL EFECTO DE LAS VARIABLES EN EL PROCESO DE SOPLADO DE CAJA FRÍA EN LA DEFORMACIÓN DE CORAZONES DE ARENA UTILIZANDO RESINAS ORGÁNICAS Authors: Bernal Hernandez, Braian M. Description: El presente trabajo analiza el efecto de múltiples variables del proceso de soplado de caja fría sobre la deformación de corazones de arena fabricados con resinas orgánicas. Se estudiaron factores como tipo de resina, porcentaje de resina y el tipo de arena. La metodología empleada fue experimental, bajo los lineamientos de la Sociedad Americana de Fundición (AFS por sus siglas en inglés), incluyendo pruebas del número de finura del grano, resistencia a la flexión, vida de banco, distorsión en caliente. Los resultados evidencian que a partir de 0.2% de humedad presente, la resistencia de los corazones disminuye significativamente, sin alcanzar valores de especificación, incluso en combinaciones más favorables como con la resina Tipo B y arena nueva. En cuanto a la proporción de resina, la combinación 50/50 demostró el mejor desempeño en resistencia para ambos tipos de resina, destacando al tipo B. En cuanto a los estudios de distorsión en caliente, la resina Tipo B presento una distorsión más controlada al igual que el tiempo total a la fractura. Se realizaron diseños factoriales completos para identificar los factores con mayor influencia. En el análisis de humedad, el tipo de arena fue el factor más significativo, seguido por el tiempo de curado y el tipo de resina. En distorsión en caliente, tanto la arena como la resina influyen en la distorsión, mientras que el tiempo total a la fractura depende principalmente del tipo de arena. Estos hallazgos permiten optimizar la selección de materiales y parámetros del proceso para mejorar la calidad dimensional de los corazones. 2025-01-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12110 Title: RECUBRIMIENTO DE UNA PLACA BIPOLAR CON POLIPIRROL DOPADO PARA MEJORAR SU RESISTENCIA A LA CORROSIÓN Authors: Pichardo Albarrán, Gustavo A. Description: En esta tesis se presenta la obtención de un recubrimiento anticorrosivo para placas bipolares de una celda de combustible de membrana de intercambio de protones (PEMFC) mediante síntesis electroquímica, a base de pirrol (Py) como monómero, dodecil sulfato sódico (SDS) como dopante y nanotubos de carbono (NTCs) como relleno. Aplicando un voltaje de 4 V, una corriente de 40 mA y un tiempo de síntesis de 30 min. Los resultados mediante microscopia electrónica de barrido (SEM) muestran una morfología granular en forma de coliflor para las películas de PPy y PPy/SDS, mientras que en la película de PPy/SDS/NTCs se observa el crecimiento del PPy sobre los NTCs presentando una forma parecida a fibras. Los espectros obtenidos por espectroscopia infrarroja por Transformada de Fourier (FT-IR) muestran los picos de los grupos funcionales de las vibraciones del anillo PPy, tales como N-H, C=C, C-C y C-H correspondientes al anillo del PPy, además del pico de la vibración de estiramiento del enlace S=O del anión sulfonato del SDS. El análisis termogravimétrico (TGA) indica una pérdida gradual de masa en tres etapas, la primera por la evaporación de agua, la segunda referida a la descomposición térmica de los grupos dopantes y la tercera a la descomposición térmica de la cadena del PPy. Se determino la conductividad eléctrica de las películas se mantiene en un intervalo de 10-5 a 1 S/cm2, mientras que el recubrimiento de PPy/SDS/NTCs depositado sobre el sustrato presento un valor de 1.88 S/cm2. En el análisis de Potencial de Circuito Abierto (OCP) se obtuvieron resultados de -0.2083 a 0.2009 mV, los valores negativos indican que las películas tienen una mayor tendencia a oxidarse y son más propensos a procesos de corrosión, mientras que los valores positivos sugieren una protección sobre la corrosión. 2025-01-01T00:00:00Z