Please use this identifier to cite or link to this item: https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12129
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorEhrlich López, Alexandra%294411-
dc.creatorEhrlich López, Alexandra%294411-
dc.date.accessioned2026-02-19T18:07:06Z-
dc.date.available2026-02-19T18:07:06Z-
dc.date.issued2025-09-26-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12129-
dc.descriptionEsta tesis presenta un enfoque para la reconstrucción tridimensional del cuerpo humano a partir de estimaciones de postura en 2D, utilizando técnicas de visión por computadora. El trabajo es motivado por el creciente interés en el estudio del cuerpo humano en aplicaciones que abarcan desde la terapia física y el diagnóstico médico hasta el reconocimiento y seguimiento de personas en entornos reales y virtuales. Se propone un método de reconstrucción tridimensional del cuerpo humano basado en información multivista y principios geométricos. El sistema captura videos sincronizados desde múltiples cámaras RGB para generar modelos de pose en 2D, que luego se fusionan mediante triangulación, obteniendo modelos paramétricos en 3D basados en el modelo SMPL. Esta propuesta busca superar las limitaciones de métodos existentes, que suelen depender de una sola vista y grandes volúmenes de datos, reduciendo además la carga computacional. Para la validación, se desarrolló un conjunto de datos propio en un entorno controlado y se utilizaron métricas de error angular y longitudinal. Los resultados demuestran que el enfoque geométrico multivista es viable para generar modelos de pose en 3D con un nivel constante de precisión, logrando reconstrucciones tridimensionales del cuerpo humano con ciertas limitaciones en el control fino de las rotaciones articulares. En conjunto, esta propuesta representa una alternativa eficiente y reutilizable para tareas relacionadas con la visión artificial del cuerpo humano.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherTecnológico Nacional de Méxicoes_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subjectinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.otherReconstrucción 3D multivista, estimación de pose del cuerpo humano, modelado geométrico, calibración de cámaras, triangulación.es_MX
dc.titleReconstrucción geométrica multivista del cuerpo humano en 3Des_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.contributor.directorPinto Elías, Raúl%16149-
dc.folio1530es_MX
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmCentro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológicoes_MX
Appears in Collections:Tesis de Maestría en Computación

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
MC_Alexandra_Ehrlich_López_2025.pdfTesis18.23 MBAdobe PDFView/Open
MC_Alexandra_Ehrlich_López_2025_c.pdf
  Restricted Access
Cesión de derechos241.55 kBAdobe PDFView/Open Request a copy


This item is protected by original copyright



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons