https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/3296 Sat, 25 Apr 2026 07:17:34 GMT 2026-04-25T07:17:34Z https://rinacional.tecnm.mx:443/retrieve/6f050cd2-5579-461c-b4d3-57b0ab1e224c/Logo Mecatrónica.jpg https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/3296 https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8649 Title: Desarrollo de una interfaz gráfica para el reconocimiento de rostros Authors: González Mosqueda, María Dolores; Rodríguez Martínez, Rosa Kassandra Description: La combinación de inteligencia artificial (IA) y Redes Neuronales Convolucionales (CNN) ha revolucionado la visión por computadora, permitiendo a las máquinas interpretar y comprender imágenes de manera inteligente. Estas tecnologías han demostrado un impacto significativo en una variedad de aplicaciones prácticas y están transformando fundamentalmente la forma en que se interactúa con el mundo digital y físico. Se desarrollo una interfaz gráfica intuitiva y de fácil acceso para mejorar el reconocimiento facial mediante la implementación de modelos de redes neuronales convolucionales con el lenguaje de programación Python. Para alcanzar este objetivo, se llevó a cabo la creación y procesamiento de una base de datos de imágenes de individuos, junto con la implementación de OpenCV para abordar los desafíos que presentan los algoritmos de visión. El proyecto se centró en mejorar la eficacia del reconocimiento facial y democratizar el acceso a esta tecnología, permitiendo que usuarios de diferentes niveles de habilidad puedan beneficiarse sin complicaciones. La combinación de inteligencia artificial y redes neuronales convolucionales está impulsando una revolución en la visión por computadora, transformando nuestra sociedad y nuestro mundo de formas nunca vistas. En dicho proyecto se utilizaron redes neuronales convolucionales y perceptrón multicapa como parte final del modelo que, con varias modificaciones en este, la normalización de las imágenes, y un exhaustivo entrenamiento se logró obtener un mejor desempeño de los resultados con un error debajo de 0.7 cercana a cero y una exactitud mayor al 0.95 cercana a 1. Resultando así un reconocimiento facial por medio de 3 técnicas que van desde el reconocimiento en una foto, video pre grabado y un video en vivo, existieron limitantes en cuanto a los videos en vivo, sin embargo los resultados fueron satisfactorios cumpliendo así el propósito del proyecto y sus respectivos objetivos con un reconocimiento en su totalidad de las personas ingresadas a la base de datos así como la creación de las interfaces graficas ayudando así a la manipulación de la captura y reconocimiento de rostros ingresados en la actualidad o en un futuro incremento de rostros. Fri, 13 Dec 2024 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8649 2024-12-13T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8646 Title: Construcción e implementación de un control robusto a un robot submarino tipo ROV para aplicación de monitoreo Authors: Elizarraraz Conriquez, Paola Fernanda; Márquez Roa, Victor Hugo Description: En este trabajo de tesis, se presenta el diseño y construcción de un control robusto tipo Super-Twisting para un vehículo submarino tipo ROV (Vehículo Operado Remotamente, por sus siglas en inglés), con el propósito de implementarlo en misiones autónomas que demandan precisión y fiabilidad. Para validar su eficacia, se llevó a cabo una comparación con controles convencionales PD y PID en una plataforma experimental desarrollada en MATLAB, con el objetivo de evidenciar las ventajas que ofrece el control STA. Además, se construyó un prototipo experimental destinado al monitoreo de la calidad del agua mediante la integración de sensores, y se exponen los resultados obtenidos durante el monitoreo de la calidad del agua en sus aspectos de pH, TDS y temperatura en dos escenarios propuestos: uno semi-controlado, que consiste en una alberca de un balneario, y otro no-controlado, que corresponde a una presa expuesta a la intemperie sin tratamiento del agua. Y mediante experimentaciones en tiempo real con un ROV submarino de tipo Leonard, se analizó y validó la robustez de los controles propuestos en diversos escenarios, destacando su potencial en aplicaciones submarinas críticas. Fri, 13 Dec 2024 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8646 2024-12-13T00:00:00Z