1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
  2. Tesis de Posgrado
  3. Chihuahua
  4. Instituto Tecnológico de Chihuahua
  5. Tesis de Doctorado
  6. Doctorado en Ciencias en Ingeniería Electrónica

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dc.contributor.authorRAMÍREZ QUINTANA, JUAN ALBERTO-
dc.creatorRAMÍREZ QUINTANA, JUAN ALBERTO#RAQJ811019HCHMNN08-
dc.date.accessioned2026-02-23T14:59:10Z-
dc.date.available2026-02-23T14:59:10Z-
dc.date.issued2026-01-01-
dc.identifier.urihttps://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12163-
dc.descriptionEl 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.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.otherDISEÑO DE REDES NEURONALES BASADO EN MODELOS PERCEPTUALES MULTINIVEL PARA SEGMENTACIÓN DE OBJETOS ESTÁTICOS Y DINÁMICOS EN SECUENCIAS DE VIDEOes_MX
dc.titleDISEÑO DE REDES NEURONALES BASADO EN MODELOS PERCEPTUALES MULTINIVEL PARA SEGMENTACIÓN DE OBJETOS ESTÁTICOS Y DINÁMICOS EN SECUENCIAS DE VIDEOes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_MX
dc.contributor.directorCHACÓN MURGUÍA, MARIO IGNACIO#CAMM590201NC4-
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.publisher.tecnmInstituto Tecnológico de Chihuahuaes_MX
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