https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9828 Sun, 26 Apr 2026 20:40:28 GMT 2026-04-26T20:40:28Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12262 Title: ANÁLISIS Y DISEÑO DE TÉCNICAS PARA RECONOCIMIENTO DE VISUALIZACIONES MOTORAS PARA APLICACIONES EN TIEMPO REAL Authors: RIVAS POSADA, EDUARDO Description: En los últimos años se ha estudiado la implementación de sistemas basados en interfaz cerebro-computadora como medios alternativos de comunicación, utilizando la actividad cerebral del usuario y su reinterpretación en comandos. En esta tesis se utilizan los ritmos sensoriomotores para detectar visualizaciones motoras. En el estado del arte se encuentran métodos para extraer características y clasificar visualizaciones motoras implementados en sistemas que trabajan fuera de línea. En este trabajo se tiene el objetivo de analizar y diseñar técnicas para reconocimiento de visualizaciones motoras y generar nuevos métodos para clasificarlas e implementar aplicaciones en tiempo real. Para ello, se evalúan 5 métodos para extraer características basados en patrones espaciales y transformaciones tiempo-frecuencia, así como la implementación de dos clasificadores: máquinas de vectores de soporte y redes neuronales convolucionales. La metodología final se compone de patrones espaciales comunes en combinación con la transformada Wavelet continua y un clasificador basado en redes neuronales convolucionales y se evaluó en tres etapas: con dos bases de datos, con una base de datos propia evaluada fuera de línea y en tiempo real. Al evaluar las bases de datos el mejor desempeño fue del 97.25% ± 1.76% al clasificar visualizaciones motoras de manos izquierda y derecha, y del 91.37%%±03.29% al clasificar visualizaciones motoras de las manos derecha, izquierda, pies y lengua con un tiempo de ejecución de 270 ms. Para evaluar la metodología fuera de línea, se realizó una base de datos propia con 15 sujetos y 4 visualizaciones motoras con un desempeño promedio del 86.48% ± 4.74%. Para la evaluación en tiempo real se diseñaron 4 escenarios viii virtuales en los cuales participaron 8 de los 15 sujetos de la base de datos propia y se presentan resultados cuantitativos y cualitativos. En conclusión, se presenta una metodología competente con el estado del arte con desempeños superiores e implementada en tiempo real, contribuyendo a la investigación de interfaces cerebro-computadora basadas en visualizaciones motoras. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12262 2026-01-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12166 Title: ALGORITMO PARA RECONSTRUCCIÓN DE OBJETOS TRIDIMENSIONALES POR ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS DE FRANJAS SINUSOIDALES Authors: ZENDEJAS HERNÁNDEZ, EDGAR Description: El presente trabajo se ubica en el área de la perfilometría por proyección de franjas (PPF), ampliamente utilizada para mediciones tridimensionales. Existen diversas técnicas o algoritmos, clasificables en algoritmos espaciales y temporales, adecuados para objetos dinámicos y estáticos respectivamente. Estas técnicas emplean patrones sinusoidales que se modulan según la topografía del objeto, siendo esencial relacionar esta modulación con la forma del objeto. Debido a su exactitud y rapidez, la PPF ha sido ampliamente adoptada en diversas áreas como la medicina, arqueología, ingeniería y manufactura. En este trabajo se propone un enfoque diferente para analizar el patrón de franjas modulado. La técnica implica la proyección de un patrón de franjas sinusoidales, seguido por la detección de los máximos y mínimos del perfil sinusoidal para obtener un mapa de fase envuelta. Luego, este mapa se desenvuelve de nuevo mediante la detección de máximos y mínimos, permitiendo así una reconstrucción tridimensional del objeto. Este enfoque evita el uso de técnicas complejas como la transformada de Fourier, la transformada wavelet y la transformada de Riesz. Se presenta el algoritmo propuesto, su desempeño con imágenes simuladas ideales y con adición de ruido. Adicionalmente, esta técnica fue probada de manera experimental y validada estadísticamente para garantizar que el proceso de medición no introduzca errores significativos. Finalmente, se presentan los resultados obtenidos, logrando un desempeño comparable al de otras técnicas PPF clásicas. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12166 2026-01-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12165 Title: PERFILOMETRÍA DE SUPERFICIES POR PROYECCIÓN ORTOGONAL DE FRANJAS EN COLOR Authors: TORNERO MARTÍNEZ, NADIA Description: Las técnicas de perfilometría tridimensional permiten obtener la topografía de un objeto con rapidez y precisión. Existe una gran diversidad de métodos que se pueden utilizar, entre los cuales se encuentra la proyección de luz estructurada. Estos sistemas se basan en la proyección de un patrón de luz sobre una superficie, el cual es deformado por la forma y relieves de la superficie del objeto. La deformación del patrón de luz que se percibe al hacer la proyección se puede analizar digitalmente por medio de diversos procedimientos para obtener la información necesaria y con ello, adquirir la reconstrucción tridimensional de la superficie. Actualmente existen diversos trabajos de investigación relacionados con optimización y corrección de las diferentes técnicas de luz estructurada, donde el uso de patrones de color se ha utilizado para mejorar los resultados obtenidos con los métodos convencionales existentes. Sin embargo, el desarrollo se ha enfocado al uso de las mismas técnicas de análisis aun con diferentes patrones de luz estructurada donde el color obtiene únicamente información auxiliar para mejorar los diferentes métodos de reconstrucción convencionales. Debido a la extensa investigación desarrollada, estas técnicas son capaces de obtener la topografía con precisión, sin embargo, no se enfocan en el desarrollo de nuevas técnicas con métodos de análisis simplificados, además las configuraciones de sistema que se utilizan deben de pasar por un estricto proceso de calibración. En este proyecto de tesis se desarrolló una nueva técnica de perfilometría que utiliza luz estructurada en color con una configuración de montaje totalmente diferente a los métodos convencionales. El sistema desarrollado se basa en colocar los componentes ópticos (cámara y proyector) en dirección ortogonal, para luego realizar la proyección de un patrón de franjas de colores específicos y capturar una serie de imágenes. Se desarrolló un método de calibración de color que permite que el matiz generado, proyectado y capturado; sea lo más similares posible en estas tres etapas. Por medio de la identificación del color capturado, se asigna directamente un valor de altura real a cada punto de la imagen sin necesidad de realizar una calibración y análisis matemático para convertir los resultados a valores reales de altura. Mediante el uso de una montura rotatoria se gira el objeto de prueba a diferentes posiciones para obtener la reconstrucción completa y para ello, también se desarrolló un método de fusión que permite unir la información obtenida. Los resultados finales permitieron evaluar el desempeño de la técnica y establecer comparaciones contra otras técnicas publicadas en la literatura. Esta tesis presenta el desarrollo de un sistema de perfilometría con configuración ortogonal que utiliza la proyección de luz estructurada en color, realiza un análisis mediante la identificación de dicho color y finalmente, obtiene de manera directa los valores reales de altura del objeto. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12165 2026-01-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12163 Title: DISEÑO DE REDES NEURONALES BASADO EN MODELOS PERCEPTUALES MULTINIVEL PARA SEGMENTACIÓN DE OBJETOS ESTÁTICOS Y DINÁMICOS EN SECUENCIAS DE VIDEO Authors: RAMÍREZ QUINTANA, JUAN ALBERTO Description: El avance tecnológico en las áreas de la electrónica y la computación ha permitido el desarrollo de nuevos conocimientos en diferentes áreas como visión por computadora y neurociencias. Estas últimas, han generado una gran cantidad de información del funcionamiento del sistema nervioso y la corteza visual del cerebro, lo cual ha contribuido en el desarrollo de nuevos modelos y métodos basados en Redes Neuronales Artificiales (RNA) que son aplicadas a las áreas de visión por computadora, permitiendo el desarrollo de mecanismos similares a las funciones de la percepción visual. En este trabajo de tesis, se propone un nuevo esquema para tareas de segmentación de objetos estáticos y dinámicos en secuencias de video. Sin embargo, en este caso se tomó como base se utilizó un conjunto de modelos y métodos, los cuales fueron diseñados en esta tesis a partir de un análisis del estado del arte de las RNA y modelos neurocomputacionales desarrollados a partir de las teorías más recientes del funcionamiento de la corteza visual del cerebro. Las RNA propuestas son SOM Retinotópica (RESOM), Red Neuronal Celular de Binarización por Vecindario (NTCNN), la Red Neuronal Celular de Binarización por Vecinos Cuatro (T4CNN), Modelo Cortical Pulsante de la Gestalt (GSCM) y los filtros de color basados en Campos receptivos. A partir de estas RNA, se propusieron los métodos DR-SOM para modelado de fondo, SOM-CNN como segmentación de objetos dinámicos, KCNN utilizado en segmentación de objetos estáticos y PBSeg para segmentación de objetos estáticos y contornos. Todos los modelos y métodos fueron diseñados utilizando videos reportados en la literatura los cuales contienen escenarios reales. Los resultados obtenidos por todos los métodos fueron exitosos. DR-SOM y SOM-CNN, se compararon con los métodos para detección de movimiento más recientes y mostraron tener un buen desempeño en escenarios con diferentes problemas, tales como fondos dinámicos y cambios de iluminación. Los métodos KCNN y PBSeg fueron comparados con otros métodos de segmentación de imágenes fijas y mostraron tener mejor desempeño para segmentar objetos con escenarios que varían en el tiempo. Adicionalmente, todos los métodos tuvieron tiempos de procesamiento que son compatibles con procesamiento de video en tiempo real, tanto en implementaciones en CPU como en CPU/GPU. En consecuencia, los métodos de segmentación neuroinspirados desarrollados en esta tesis son factibles para distintas aplicaciones relacionadas a sistemas de vigilancia, robótica, medicina, etc. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12163 2026-01-01T00:00:00Z