Implementación de un modelo computacional basado en inteligencia artificial para la representación del Boterismo en objetos y seres vivos
Trabajo de investigación
- Autores:
-
Alonso-Sierra, Juan David
Castaño-Saavedra, David Leonardo
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Católica de Colombia
- Repositorio:
- RIUCaC - Repositorio U. Católica
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/26323
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10983/26323
- Palabra clave:
- INTELIGENCIA ARTIFICIAL
VISIÓN ARTIFICIAL
PINTURA
BOTERISMO
MANIPULACIÓN DE IMAGEN
- Rights
- openAccess
- License
- Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2021
| id |
UCATOLICA2_845afb4fd2c7946d35b22f381b21afed |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/26323 |
| network_acronym_str |
UCATOLICA2 |
| network_name_str |
RIUCaC - Repositorio U. Católica |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Implementación de un modelo computacional basado en inteligencia artificial para la representación del Boterismo en objetos y seres vivos |
| title |
Implementación de un modelo computacional basado en inteligencia artificial para la representación del Boterismo en objetos y seres vivos |
| spellingShingle |
Implementación de un modelo computacional basado en inteligencia artificial para la representación del Boterismo en objetos y seres vivos INTELIGENCIA ARTIFICIAL VISIÓN ARTIFICIAL PINTURA BOTERISMO MANIPULACIÓN DE IMAGEN |
| title_short |
Implementación de un modelo computacional basado en inteligencia artificial para la representación del Boterismo en objetos y seres vivos |
| title_full |
Implementación de un modelo computacional basado en inteligencia artificial para la representación del Boterismo en objetos y seres vivos |
| title_fullStr |
Implementación de un modelo computacional basado en inteligencia artificial para la representación del Boterismo en objetos y seres vivos |
| title_full_unstemmed |
Implementación de un modelo computacional basado en inteligencia artificial para la representación del Boterismo en objetos y seres vivos |
| title_sort |
Implementación de un modelo computacional basado en inteligencia artificial para la representación del Boterismo en objetos y seres vivos |
| dc.creator.fl_str_mv |
Alonso-Sierra, Juan David Castaño-Saavedra, David Leonardo |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Paredes-Madrid, Leonel José |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Alonso-Sierra, Juan David Castaño-Saavedra, David Leonardo |
| dc.subject.lemb.none.fl_str_mv |
INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
| topic |
INTELIGENCIA ARTIFICIAL VISIÓN ARTIFICIAL PINTURA BOTERISMO MANIPULACIÓN DE IMAGEN |
| dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
VISIÓN ARTIFICIAL PINTURA BOTERISMO MANIPULACIÓN DE IMAGEN |
| description |
Trabajo de investigación |
| publishDate |
2021 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2021-07-27T19:39:21Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2021 2021-07-27T19:39:21Z |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2021 |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
| dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.coarversion.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_fa2ee174bc00049f http://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32 |
| dc.type.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
| dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 |
| dc.identifier.citation.none.fl_str_mv |
Alonso- Sierra, J. D. & Castaño-Saavedra, D. L. (2021). Implementación de un modelo computacional basado en inteligencia artificial para la representación del Boterismo en objetos y seres vivos. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombia |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/10983/26323 |
| identifier_str_mv |
Alonso- Sierra, J. D. & Castaño-Saavedra, D. L. (2021). Implementación de un modelo computacional basado en inteligencia artificial para la representación del Boterismo en objetos y seres vivos. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombia |
| url |
https://hdl.handle.net/10983/26323 |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.references.spa.fl_str_mv |
ADP: GANs o redes generativas antagónicas: ¿Qué son y cómo funcionan? [en línea]. Flickr. [Consultado: 05 de marzo de 2021]. Disponible en: https://www.apd.es/gans-o-redes-generativas-antagonicas-que-son/ Alberto Morales, 2020. “Así se hace una obra de arte.” SOHO, Publicaciones Revista Semana, entrevista. https://www.soho.co/historias/articulo/fernando- botero-muestra-como-hacer-una-obra-de-arte/41546 Ali, M. et al., 2015. An image watermarking scheme in wavelet domain with optimized compensation of singular value decomposition via artificial bee colony. Information Sciences, 301, pp.44–60. Available at: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2014.12.042. ARIES: Los formatos más habituales en diseño gráfico [en línea]. Flickr. [Consultado: 02 de marzo de 2021]. Disponible en: https://aries.es/los-formatos- mas-habituales-en-diseno-grafico/ BADARÓ, Sebastián; IBAÑEZ, Leonardo Javier; AGÜERO, Martín Jorge. Sistemas expertos: fundamentos, metodologías y aplicaciones. Ciencia y tecnología, 2013, no 13, p. 349-364 BANCO DE LA REPÚBLICA [sitio web]. Bogotá. Banrepcultura. Colección de Arte del Banco de la República. [Consultado: 02 de marzo de 2021]. Disponible en: https://www.banrepcultural.org/coleccion-de-arte/artista/fernando-botero Barratt, Shane, and Rishi Sharma. 2018. “A Note on the Inception Score.” ArXiv. Bellas artes". En: Significados.com. Disponible en: https://www.significados.com/bellas-artes/ BUHIGAS, Javier. Todo lo que necesitas saber sobre las GAN: Redes Generativas Antagónicas [blog]. Blog Puentes Digitales. España 05 de abril de 2019. [Consultado: 07 de mayo de 2021]. Disponible en: https://puentesdigitales.com/2019/04/05/todo-lo-que-necesitas-saber-sobre-las- gan-redes-generativas-antagonicas/ Calcagni, Laura R. 2020. “Redes Generativas Antagónicas y Sus Aplicaciones.” Chen, Yang, Yu Kun Lai, and Yong Jin Liu. 2018. “CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization.” Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 9465–74. https://doi.org/10.1109/CVPR.2018.00986. Clark, Alex. 2020. “Pillow (PIL Fork) Documentation,” 149. CÓDIGO FUENTE: Redes neuronales profundas – Tipos y Características [en línea]. Flickr. [Consultado: 05 de marzo de 2021]. Disponible en: https://www.codigofuente.org/redes-neuronales-profundas-tipos- caracteristicas/#:~:text=Tenemos%20una%20entrada%2C%20una%20salida,de %20capas%20conectadas%20entre%20s%C3%AD. DANE. 20 de Julio de 2020. DANE información para todos, Disponible en: https://n9.cl/25dr DANE, 2019. “Tercer reporte de Economía Naranja (2014-2019pr).” https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/cultura/economia- naranja DE LA FUENTE SANZ, Óscar Martín. Google Colab: Python y Machine Learning en la nube [blog]. Blog Adictos al trabajo. España 04 de junio de 2019. [Consultado: 07 de mayo de 2021]. Disponible en: https://www.adictosaltrabajo.com/2019/06/04/google-colab-python-y-machine- learning-en-la-nube/ DESARROLLO WEB: Colores RGBA en CSS 3 [en línea]. Flickr. [Consultado: 03 de marzo de 2021]. Disponible en: https://desarrolloweb.com/articulos/colores-rgba-css-3.html DESARROLLO WEB: Modelos de color [en línea]. Flickr. [Consultado: 01 de marzo de 2021]. Disponible en: https://desarrolloweb.com/articulos/1483.php D. Erroz Arroyo, “Visualizando neuronas en Redes Neuronales Convolucionales,” pp. 17–20, 2019, [En línea]. Disponible en: https://academica- e.unavarra.es/xmlui/bitstream/handle/2454/33694/memoria_TFG.pdf?sequence= 1&isAllowed=y. El algoritmo “Artificial Bee Colony” (ABC) y su uso en el Procesamiento digital de Imágenes Erroz Arroyo, David. 2019. “Visualizando Neuronas En Redes Neuronales Convolucionales,” 17–20. https://academica- e.unavarra.es/xmlui/bitstream/handle/2454/33694/memoria_TFG.pdf?sequence= 1&isAllowed=y. ESPAÑOL: Clasificación de las artes [en línea]. Flickr. [Consultado: 15 de febrero de 2021]. Disponible en: https://www.aboutespanol.com/tipos-de-arte- clasificacion-de-las-artes-180288 ESTRATEGIA MAGAZINE: Los Formatos Gráficos digitales más utilizados [en línea]. Flickr. [Consultado: 04 de marzo de 2021]. Disponible en: https://www.estrategiamagazine.com/tecnologia/los-formatos-graficos-mas- uilizados-en-internet-ventajas-desventajas-comparacion-gif-jpeg-jpg-png-bmp/ FERNÁNDEZ JAUREGUI, Ander. Cómo crear una Red Generativa Antagónica (GAN) en Python [blog]. Blog Data Science. España. 16 de Julio de 2020. [Consultado: 14 de abril de 2021]. Disponible en: https://anderfernandez.com/blog/como-crear-una-red-generativa-antagonica- gan-en-python/ Fernando Gómez Echeverri, 2015. “Fernando Botero, el artista colombiano más grande de todos los tiempos.” EL TIEMPO, entrevista. https://www.eltiempo.com/cultura/fernando-botero-el-artista-colombiano-mas- grande-de-todos-los-tiempos-538439 GARCÍA, Alberto. Inteligencia Artificial. Fundamentos, práctica y aplicaciones. Rc Libros, 2012. Generales, Conceptos. n.d. “Visión Artificial.” Disponible en: http://www.etitudela.com/celula/downloads/visionartificial.pdf GENERALIDADES DEL ARTE: Clasificación de las Artes [en línea]. Flickr. [Consultado: 7 de febrero de 2021]. Disponible en: https://sites.google.com/site/apreciacionexpressarte/home/primeras- manifestaciones-artisticas/las-funciones-del-arte/clasificacion-de-las-artes Hatata, A.Y. & Sedhom, B.E., 2017. Proposed Sandia frequency shift for anti- islanding detection method based on artificial immune system. Alexandria Engineering Journal. Heusel, Martin, Hubert Ramsauer, Thomas Unterthiner, Bernhard Nessler, and Sepp Hochreiter. 2017. “GANs Trained by a Two Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium.” Advances in Neural Information Processing Systems 2017-December (Nips): 6627–38 HISOUR HI SO YOU ARE: Modelos de color [en línea]. Flickr. [Consultado: 01 de marzo de 2021]. Disponible en: https://www.hisour.com/es/color-model- 26071/ Islam, S. et al., 2014. Solid waste bin detection and classification using Dynamic Time Warping and MLP classifier. Waste Management, 34, pp.281–290 Jhon Caicedo, ¿Qué es la “Economía Naranja”, Disponible en: https://www.johncaicedo.com.co/2018/08/13/que-es-la-economia-naranja/ Ji, Yuwang, Qiang Wang, Xuan Li, and Jie Liu. 2019. “A Survey on Tensor Techniques and Applications in Machine Learning.” IEEE Access 7: 162950–90. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2949814 J. Nagi et al., “Max-pooling convolutional neural networks for vision-based hand gesture recognition,” 2011 IEEE Int. Conf. Signal Image Process. Appl. ICSIPA 2011, no. November, pp. 342–347, 2011, doi: 10.1109/ICSIPA.2011.6144164. KARKARE, Prateek. Neural Style Transfer — Using Deep Learning to Generate Art [blog]. Blog Medium. Bengaluru, Karnataka, India. 06 de septiembre de 2019. [Consultado: 20 de septiembre de 2020]. Disponible en: https://medium.com/x8- the-ai-community/neural-style-transfer-using-deep-learning-to-generate-art- 651d9ccf740c KINARIWALA Tejesg. Generating art from neural networks [blog]. Blog Worldquant. India. 16 de diciembre de 2019. [Consultado: 25 de septiembre de 2020]. Disponible en: https://www.weareworldquant.com/en/thought- leadership/generating-art-from-neural-networks/ LA ENCICLOPEDIA LIBRE WIKIPEDIA: Lógica difusa [en línea]. Flickr. [Consultado: 05 de marzo de 2021]. Disponible en: https://es.wikipedia.org/wiki/L%C3%B3gica_difusa LA ENCICLOPEDIA LIBRE WIKIPEDIA: Modelo de color RGBA - RGBA color model [en línea]. Flickr. [Consultado: 02 de marzo de 2021]. Disponible en: https://es.mihalicdictionary.org/wiki/rgba_color_model LINKFANG: Espacio de color RGBA [en línea]. Flickr. [Consultado: 03 de marzo de 2021]. Disponible en: https://es.linkfang.org/wiki/Espacio_de_color_RGBA LOGO-ARTE: Modelos reproductivos del color: RGB, CMYK y LAB [en línea]. Flickr. [Consultado: 02 de marzo de 2021]. Disponible en: https://www.logo- arte.com/blog-6.htm Lucic, Mario, Karol Kurach, Marcin Michalski, Olivier Bousquet, and Sylvain Gelly. 2018. “Are Gans Created Equal? A Large-Scale Study.” Advances in Neural Information Processing Systems 2018-December (Nips): 700–709. Lluesma Martí, E. (2019). Deteccion de puntos clave en caras mediante redes neuronales profundas. http://hdl.handle.net/10251/127854 Mashaly, A.F. & Alazba, A.A., 2016. MLP and MLR models for instantaneous thermal efficiency prediction of solar still under hyper-arid environment. Computers and Electronics in Agriculture, 122, pp.146–155. Mavrovouniotis, M., Li, C. & Yang, S., 2017. A survey of swarm intelligence for dynamic optimization: Algorithms and applications. Swarm and Evolutionary Computation journal, 33(January), pp.1–17. Mercado Polo, Darwin, Luis Pedraza Caballero, and Edinson Martínez Gómez. 2015. “Comparison of Neural Network Applied to Prediction of Time Series.” Prospectiva 13 (2): 88. MERINO, Marcos. Conceptos de inteligencia artificial: qué son las GANs o redes generativas antagónicas [blog]. Blog Xataka. España 31 de marzo de 2019. [Consultado: 05 de marzo de 2021]. Disponible en: https://www.xataka.com/inteligencia-artificial/conceptos-inteligencia-artificial-que- gans-redes-generativas-antagonicas Mirjalili, Seyedali. 2019. “Genetic Algorithm.” Studies in Computational Intelligence 780: 43–55. https://doi.org/10.1007/978-3-319-93025-1_4. M. Mirza B. Xu D. Warde-Farley S. Ozair A. Courville I. J. Goodfellow, J. Pouget- Abadie and Y. Bengio. Generative adversarial nets. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), abs/1406.2661, 2014. Nebti, S. & Boukerram, A., 2017. Swarm intelligence inspired classifiers for facial recognition. Swarm and Evolutionary Computation, 32, pp.150-166. [ Links ] “Neural Style Transfer — Using Deep Learning to Generate Art.” 2020, 1–9. Ngan, S., 2017. A unified representation of intuitionistic fuzzy sets , hesitant fuzzy sets and generalized hesitant fuzzy sets based on their u-maps. , 69, pp.257–276. Números, I A D E. 2014. “INTRODUCCIÓN A LA VISIÓN ARTIFICIAL,” no. November: 2–4. https://doi.org/10.13140/2.1.1072.6722. Pena-Cabrera, Mario, Victor Lomas, and Gaston Lefranc. 2019. “Fourth Industrial Revolution and Its Impact on Society.” IEEE CHILEAN Conference on Electrical, Electronics Engineering, Information and Communication Technologies, CHILECON 2019 04500: 1–6. https://doi.org/10.1109/CHILECON47746.2019.8988083 ¿Qué es arte?: Arte figurativo, figurativismo o arte representacional [en línea]. Flickr. [Consultado: 10 de febrero de 2021]. Disponible en: https://queesarte.com/arte-figurativo-figurativismo-o-arte-representacional/ Radford, Alec, Luke Metz, and Soumith Chintala. 2016. “Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks.” 4th International Conference on Learning Representations, ICLR 2016 - Conference Track Proceedings, 1–16. REPRODART: Estilos artísticos y epocas [en línea]. Flickr. [Consultado: 29 de febrero de 2021]. Disponible en: https://www.reprodart.com/a/estilos-artisticos/ Revista DINERO, Así es como el arte se está volviendo un gran negocio en Colombia, Sección Arte, Disponible en: https://www.dinero.com/edicion- impresa/negocios/articulo/asi-fue-que-el-arte-se-volvio-un-buen-negocio-en- colombia/269804 Reyes, Oscar, Marcela Mejia, and Juan Sebastián Useche-Castelblanco. 2019. “Técnicas de Inteligencia Artificial Utilizadas En El Procesamiento de Imágenes y Su Aplicación En El Análisis de Pavimentos / Article in Press Artificial Intelligence Techniques Used in the Processing of Images and Its Application in Pavement Analysis.” Revista EIA 16 (31): 189–207 RotulArte Producción Gráfica Integral, 2015. “Cómo realizar una reproducción de una obra de arte.” https://www.rotularte.com.ar/como-realizar-una-reproduccion- de-una-obra-de-arte/ Ruiza, M., Fernández, T. y Tamaro, E. (2004). Fernando Botero. Biografía. En Biografías y Vidas. La enciclopedia biográfica en línea. Barcelona (España). Disponible en: https://www.biografiasyvidas.com/reportaje/fernando_botero/ S. Khan, H. Rahmani, S. A. A. Shah, and M. Bennamoun, “A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision,” Synth. Lect. Comput. Vis., vol. 8, no. 1, pp. 185-187, 2018, doi: 10.2200/s00822ed1v01y201712cov015 Smirnov, Stanislav, and Alma Eguizabal. 2018. “Deep Learning for Object Detection in Fine-Art Paintings.” 2018 IEEE International Conference on Metrology for Archaeology and Cultural Heritage, MetroArchaeo 2018 - Proceedings, 45–49. https://doi.org/10.1109/MetroArchaeo43810.2018.9089828 Tan, J.H. et al., 2017. Segmentation of optic disc, fovea and retinal vasculature using a single convolutional neural network. Journal of Computational Science. Tellus, Nova, and Distrito Federal. 2012. “El Concepto de Belleza En El Mundo Antiguo y Su Recepción En Occidente The Concept of Beauty in the Ancient World and Its Reception in the West” 30: 133–48. TEN TU LOGO: Qué es Deep Learning y cómo afecta a tus redes sociales [en línea]. Flickr. [Consultado: 05 de marzo de 2021]. Disponible en: https://tentulogo.com/que-es-deep-learning-y-como-afecta-a-tus-redes-sociales/ TIPOS DE ARTE: Arte figurativo ¿Qué es? [en línea]. Flickr. [Consultado: 07 de febrero de 2021]. Disponible en: https://tiposdearte.com/arte-figurativo-que-es/ TODO A CUADROS: Generos pictóricos y temas [en línea]. Flickr. [Consultado: 26 de febrero de 2021]. Disponible en: https://www.todocuadros.com.co/generos-temas/ Tutorialspoint. 2019. “About the Tutorial Copyright & Disclaimer.” Tutorials Point (I) Pvt. Ltd., 1–13. VIECO, Jesús. Tutorial: Introdución a PyTorch (II), primera red neuronal [blog]. Blog Cleverpy. México 26 de feberero de 2019. [Consultado: 05 de marzo de 2021]. Disponible en: https://cleverpy.com/primera-red-neuronal-con-pytorch/ Wainschenker, Rubén. 2011. “Procesamiento Digital de Imágenes Objetivos de La Materia.” Pag 4-7. Disponible en: http://www.exa.unicen.edu.ar/catedras/pdi/FILES/TE/CP1.pdf WIKIPEDIA: Fernando Botero [en línea]. Flickr. [Consultado: 02 de marzo de 2021]. Disponible en: https://es.wikipedia.org/wiki/Fernando_Botero WORDPRESS: Representación de imágenes [en línea]. Flickr. [Consultado: 04 de marzo de 2021]. Disponible en: https://representacionima.wordpress.com/formatos-graficos/ Yang, Xin, Yuezun Li, Honggang Qi, and Siwei Lyu. 2019. “Exposing GAN- Synthesized Faces Using Landmark Locations.” IH and MMSec 2019 - Proceedings of the ACM Workshop on Information Hiding and Multimedia Security, no. March: 113–18. https://doi.org/10.1145/3335203.3335724 Y. Ren, C. Zhu, and S. Xiao, “Object Detection Based on Fast/Faster RCNN Employing Fully Convolutional Architectures,” Math. Probl. Eng., vol. 2018, 2018, doi: 10.1155/2018/3598316. ZONAIA: Comunidad de servicios, aprendizaje y ayuda sobre chatbots [en línea]. Flickr. [Consultado: 05 de marzo de 2021]. Disponible en: https://zonaia.com/tutoriales-machine-learning/redes-neuronales-profundas/ |
| dc.rights.spa.fl_str_mv |
Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2021 |
| dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) |
| dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
| rights_invalid_str_mv |
Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2021 Atribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.spa.fl_str_mv |
103 páginas |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad Católica de Colombia |
| dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv |
Facultad de Ingeniería |
| dc.publisher.place.spa.fl_str_mv |
Bogotá |
| dc.publisher.program.spa.fl_str_mv |
Ingeniería de Sistemas y Computación |
| institution |
Universidad Católica de Colombia |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/f5e6b365-ace7-4359-9c6d-fe7b82715f1b/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/a4a1e694-1f5f-4f11-a894-dc5abf0a2f0a/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/f075c3e8-4647-4197-9c3b-a9df1a76f1b8/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/55cf849a-d5ac-46a8-a6ba-5eea3ccecfd0/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/1a08f048-3b7f-4aba-8aaa-e6b0e1aa02e6/download https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/4fd2302b-a359-4d7c-bbfb-3610c0eed3ae/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
38fc282579709b8dd2569b614b11f201 e8fa85d1e30dc4afb7be5ae1c9e7d366 3bff1d14bc431fb377c0fc39a028234e c7689c7903665b7f81115110a3f3d5f5 92579a44b9f36377e501a38cb2197447 947b614358de7b999291b497e09dd473 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad Católica de Colombia - RIUCaC |
| repository.mail.fl_str_mv |
bdigital@metabiblioteca.com |
| _version_ |
1814256192654934016 |
| spelling |
Paredes-Madrid, Leonel José9fa7a23c-7de1-4bd0-87f3-0c5a8e088c5e-1Alonso-Sierra, Juan Davidd7b1619c-745b-4373-a275-52393c7ede6e-1Castaño-Saavedra, David Leonardo9764f521-3004-40c7-a8f2-5de7a6dd4241-12021-07-27T19:39:21Z20212021-07-27T19:39:21Z2021Trabajo de investigaciónEl objetivo de este proyecto fue crear una herramienta a través de inteligencia artificial el cual es capaz de recrear el estilo artístico propio del pintor Colombiano Fernando Botero con el fin de que su estilo perdure por generaciones haciendo que sus obras de arte sirvan de inspiraciones a las nuevas generaciones de pintores.PregradoIngeniero de Sistemas1. INTRODUCCIÓN 2. JUSTIFICACIÓN 3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 4. OBJETIVOS 5. ALCANCES Y LIMITACIONES 6. MARCO DE REFERENCIA 7. METODOLOGÍA 8. ESTADO DEL ARTE 9. RECOPILACIÓN DE INFORMACIÓN 10. IMPLEMENTACIÓN DEL ALGORITMO 11. REALIZAR PRUEBAS DEL ALGORITMO Y SU FUNCIONAMIENTO 12. CONCLUSIONES 13. TRABAJOS FUTUROS 14. BIBLIOGRAFÍA103 páginasapplication/pdfAlonso- Sierra, J. D. & Castaño-Saavedra, D. L. (2021). Implementación de un modelo computacional basado en inteligencia artificial para la representación del Boterismo en objetos y seres vivos. Trabajo de Grado. Universidad Católica de Colombia. Facultad de Ingeniería. Programa de Ingeniería de Sistemas. Bogotá, Colombiahttps://hdl.handle.net/10983/26323spaUniversidad Católica de ColombiaFacultad de IngenieríaBogotáIngeniería de Sistemas y ComputaciónADP: GANs o redes generativas antagónicas: ¿Qué son y cómo funcionan? [en línea]. Flickr. [Consultado: 05 de marzo de 2021]. Disponible en: https://www.apd.es/gans-o-redes-generativas-antagonicas-que-son/Alberto Morales, 2020. “Así se hace una obra de arte.” SOHO, Publicaciones Revista Semana, entrevista. https://www.soho.co/historias/articulo/fernando- botero-muestra-como-hacer-una-obra-de-arte/41546Ali, M. et al., 2015. An image watermarking scheme in wavelet domain with optimized compensation of singular value decomposition via artificial bee colony. Information Sciences, 301, pp.44–60. Available at: http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2014.12.042.ARIES: Los formatos más habituales en diseño gráfico [en línea]. Flickr. [Consultado: 02 de marzo de 2021]. Disponible en: https://aries.es/los-formatos- mas-habituales-en-diseno-grafico/BADARÓ, Sebastián; IBAÑEZ, Leonardo Javier; AGÜERO, Martín Jorge. Sistemas expertos: fundamentos, metodologías y aplicaciones. Ciencia y tecnología, 2013, no 13, p. 349-364BANCO DE LA REPÚBLICA [sitio web]. Bogotá. Banrepcultura. Colección de Arte del Banco de la República. [Consultado: 02 de marzo de 2021]. Disponible en: https://www.banrepcultural.org/coleccion-de-arte/artista/fernando-boteroBarratt, Shane, and Rishi Sharma. 2018. “A Note on the Inception Score.” ArXiv. Bellas artes". En: Significados.com. Disponible en: https://www.significados.com/bellas-artes/BUHIGAS, Javier. Todo lo que necesitas saber sobre las GAN: Redes Generativas Antagónicas [blog]. Blog Puentes Digitales. España 05 de abril de 2019. [Consultado: 07 de mayo de 2021]. Disponible en: https://puentesdigitales.com/2019/04/05/todo-lo-que-necesitas-saber-sobre-las- gan-redes-generativas-antagonicas/Calcagni, Laura R. 2020. “Redes Generativas Antagónicas y Sus Aplicaciones.” Chen, Yang, Yu Kun Lai, and Yong Jin Liu. 2018. “CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization.” Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 9465–74. https://doi.org/10.1109/CVPR.2018.00986.Clark, Alex. 2020. “Pillow (PIL Fork) Documentation,” 149.CÓDIGO FUENTE: Redes neuronales profundas – Tipos y Características [en línea]. Flickr. [Consultado: 05 de marzo de 2021]. Disponible en: https://www.codigofuente.org/redes-neuronales-profundas-tipos- caracteristicas/#:~:text=Tenemos%20una%20entrada%2C%20una%20salida,de %20capas%20conectadas%20entre%20s%C3%AD.DANE. 20 de Julio de 2020. DANE información para todos, Disponible en: https://n9.cl/25drDANE, 2019. “Tercer reporte de Economía Naranja (2014-2019pr).” https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/cultura/economia- naranjaDE LA FUENTE SANZ, Óscar Martín. Google Colab: Python y Machine Learning en la nube [blog]. Blog Adictos al trabajo. España 04 de junio de 2019. [Consultado: 07 de mayo de 2021]. Disponible en: https://www.adictosaltrabajo.com/2019/06/04/google-colab-python-y-machine- learning-en-la-nube/DESARROLLO WEB: Colores RGBA en CSS 3 [en línea]. Flickr. [Consultado: 03 de marzo de 2021]. Disponible en: https://desarrolloweb.com/articulos/colores-rgba-css-3.htmlDESARROLLO WEB: Modelos de color [en línea]. Flickr. [Consultado: 01 de marzo de 2021]. Disponible en: https://desarrolloweb.com/articulos/1483.phpD. Erroz Arroyo, “Visualizando neuronas en Redes Neuronales Convolucionales,” pp. 17–20, 2019, [En línea]. Disponible en: https://academica- e.unavarra.es/xmlui/bitstream/handle/2454/33694/memoria_TFG.pdf?sequence= 1&isAllowed=y.El algoritmo “Artificial Bee Colony” (ABC) y su uso en el Procesamiento digital de Imágenes Erroz Arroyo, David. 2019. “Visualizando Neuronas En Redes Neuronales Convolucionales,” 17–20. https://academica- e.unavarra.es/xmlui/bitstream/handle/2454/33694/memoria_TFG.pdf?sequence= 1&isAllowed=y.ESPAÑOL: Clasificación de las artes [en línea]. Flickr. [Consultado: 15 de febrero de 2021]. Disponible en: https://www.aboutespanol.com/tipos-de-arte- clasificacion-de-las-artes-180288ESTRATEGIA MAGAZINE: Los Formatos Gráficos digitales más utilizados [en línea]. Flickr. [Consultado: 04 de marzo de 2021]. Disponible en: https://www.estrategiamagazine.com/tecnologia/los-formatos-graficos-mas- uilizados-en-internet-ventajas-desventajas-comparacion-gif-jpeg-jpg-png-bmp/FERNÁNDEZ JAUREGUI, Ander. Cómo crear una Red Generativa Antagónica (GAN) en Python [blog]. Blog Data Science. España. 16 de Julio de 2020. [Consultado: 14 de abril de 2021]. Disponible en: https://anderfernandez.com/blog/como-crear-una-red-generativa-antagonica- gan-en-python/Fernando Gómez Echeverri, 2015. “Fernando Botero, el artista colombiano más grande de todos los tiempos.” EL TIEMPO, entrevista. https://www.eltiempo.com/cultura/fernando-botero-el-artista-colombiano-mas- grande-de-todos-los-tiempos-538439GARCÍA, Alberto. Inteligencia Artificial. Fundamentos, práctica y aplicaciones. Rc Libros, 2012. Generales, Conceptos. n.d. “Visión Artificial.” Disponible en: http://www.etitudela.com/celula/downloads/visionartificial.pdfGENERALIDADES DEL ARTE: Clasificación de las Artes [en línea]. Flickr. [Consultado: 7 de febrero de 2021]. Disponible en: https://sites.google.com/site/apreciacionexpressarte/home/primeras- manifestaciones-artisticas/las-funciones-del-arte/clasificacion-de-las-artesHatata, A.Y. & Sedhom, B.E., 2017. Proposed Sandia frequency shift for anti- islanding detection method based on artificial immune system. Alexandria Engineering Journal.Heusel, Martin, Hubert Ramsauer, Thomas Unterthiner, Bernhard Nessler, and Sepp Hochreiter. 2017. “GANs Trained by a Two Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium.” Advances in Neural Information Processing Systems 2017-December (Nips): 6627–38HISOUR HI SO YOU ARE: Modelos de color [en línea]. Flickr. [Consultado: 01 de marzo de 2021]. Disponible en: https://www.hisour.com/es/color-model- 26071/Islam, S. et al., 2014. Solid waste bin detection and classification using Dynamic Time Warping and MLP classifier. Waste Management, 34, pp.281–290Jhon Caicedo, ¿Qué es la “Economía Naranja”, Disponible en: https://www.johncaicedo.com.co/2018/08/13/que-es-la-economia-naranja/Ji, Yuwang, Qiang Wang, Xuan Li, and Jie Liu. 2019. “A Survey on Tensor Techniques and Applications in Machine Learning.” IEEE Access 7: 162950–90. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2949814J. Nagi et al., “Max-pooling convolutional neural networks for vision-based hand gesture recognition,” 2011 IEEE Int. Conf. Signal Image Process. Appl. ICSIPA 2011, no. November, pp. 342–347, 2011, doi: 10.1109/ICSIPA.2011.6144164.KARKARE, Prateek. Neural Style Transfer — Using Deep Learning to Generate Art [blog]. Blog Medium. Bengaluru, Karnataka, India. 06 de septiembre de 2019. [Consultado: 20 de septiembre de 2020]. Disponible en: https://medium.com/x8- the-ai-community/neural-style-transfer-using-deep-learning-to-generate-art- 651d9ccf740cKINARIWALA Tejesg. Generating art from neural networks [blog]. Blog Worldquant. India. 16 de diciembre de 2019. [Consultado: 25 de septiembre de 2020]. Disponible en: https://www.weareworldquant.com/en/thought- leadership/generating-art-from-neural-networks/LA ENCICLOPEDIA LIBRE WIKIPEDIA: Lógica difusa [en línea]. Flickr. [Consultado: 05 de marzo de 2021]. Disponible en: https://es.wikipedia.org/wiki/L%C3%B3gica_difusaLA ENCICLOPEDIA LIBRE WIKIPEDIA: Modelo de color RGBA - RGBA color model [en línea]. Flickr. [Consultado: 02 de marzo de 2021]. Disponible en: https://es.mihalicdictionary.org/wiki/rgba_color_modelLINKFANG: Espacio de color RGBA [en línea]. Flickr. [Consultado: 03 de marzo de 2021]. Disponible en: https://es.linkfang.org/wiki/Espacio_de_color_RGBALOGO-ARTE: Modelos reproductivos del color: RGB, CMYK y LAB [en línea]. Flickr. [Consultado: 02 de marzo de 2021]. Disponible en: https://www.logo- arte.com/blog-6.htmLucic, Mario, Karol Kurach, Marcin Michalski, Olivier Bousquet, and Sylvain Gelly. 2018. “Are Gans Created Equal? A Large-Scale Study.” Advances in Neural Information Processing Systems 2018-December (Nips): 700–709.Lluesma Martí, E. (2019). Deteccion de puntos clave en caras mediante redes neuronales profundas. http://hdl.handle.net/10251/127854Mashaly, A.F. & Alazba, A.A., 2016. MLP and MLR models for instantaneous thermal efficiency prediction of solar still under hyper-arid environment. Computers and Electronics in Agriculture, 122, pp.146–155.Mavrovouniotis, M., Li, C. & Yang, S., 2017. A survey of swarm intelligence for dynamic optimization: Algorithms and applications. Swarm and Evolutionary Computation journal, 33(January), pp.1–17.Mercado Polo, Darwin, Luis Pedraza Caballero, and Edinson Martínez Gómez. 2015. “Comparison of Neural Network Applied to Prediction of Time Series.” Prospectiva 13 (2): 88.MERINO, Marcos. Conceptos de inteligencia artificial: qué son las GANs o redes generativas antagónicas [blog]. Blog Xataka. España 31 de marzo de 2019. [Consultado: 05 de marzo de 2021]. Disponible en: https://www.xataka.com/inteligencia-artificial/conceptos-inteligencia-artificial-que- gans-redes-generativas-antagonicasMirjalili, Seyedali. 2019. “Genetic Algorithm.” Studies in Computational Intelligence 780: 43–55. https://doi.org/10.1007/978-3-319-93025-1_4.M. Mirza B. Xu D. Warde-Farley S. Ozair A. Courville I. J. Goodfellow, J. Pouget- Abadie and Y. Bengio. Generative adversarial nets. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), abs/1406.2661, 2014.Nebti, S. & Boukerram, A., 2017. Swarm intelligence inspired classifiers for facial recognition. Swarm and Evolutionary Computation, 32, pp.150-166. [ Links ] “Neural Style Transfer — Using Deep Learning to Generate Art.” 2020, 1–9.Ngan, S., 2017. A unified representation of intuitionistic fuzzy sets , hesitant fuzzy sets and generalized hesitant fuzzy sets based on their u-maps. , 69, pp.257–276.Números, I A D E. 2014. “INTRODUCCIÓN A LA VISIÓN ARTIFICIAL,” no. November: 2–4. https://doi.org/10.13140/2.1.1072.6722.Pena-Cabrera, Mario, Victor Lomas, and Gaston Lefranc. 2019. “Fourth Industrial Revolution and Its Impact on Society.” IEEE CHILEAN Conference on Electrical, Electronics Engineering, Information and Communication Technologies, CHILECON 2019 04500: 1–6. https://doi.org/10.1109/CHILECON47746.2019.8988083¿Qué es arte?: Arte figurativo, figurativismo o arte representacional [en línea]. Flickr. [Consultado: 10 de febrero de 2021]. Disponible en: https://queesarte.com/arte-figurativo-figurativismo-o-arte-representacional/Radford, Alec, Luke Metz, and Soumith Chintala. 2016. “Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks.” 4th International Conference on Learning Representations, ICLR 2016 - Conference Track Proceedings, 1–16.REPRODART: Estilos artísticos y epocas [en línea]. Flickr. [Consultado: 29 de febrero de 2021]. Disponible en: https://www.reprodart.com/a/estilos-artisticos/Revista DINERO, Así es como el arte se está volviendo un gran negocio en Colombia, Sección Arte, Disponible en: https://www.dinero.com/edicion- impresa/negocios/articulo/asi-fue-que-el-arte-se-volvio-un-buen-negocio-en- colombia/269804Reyes, Oscar, Marcela Mejia, and Juan Sebastián Useche-Castelblanco. 2019. “Técnicas de Inteligencia Artificial Utilizadas En El Procesamiento de Imágenes y Su Aplicación En El Análisis de Pavimentos / Article in Press Artificial Intelligence Techniques Used in the Processing of Images and Its Application in Pavement Analysis.” Revista EIA 16 (31): 189–207RotulArte Producción Gráfica Integral, 2015. “Cómo realizar una reproducción de una obra de arte.” https://www.rotularte.com.ar/como-realizar-una-reproduccion- de-una-obra-de-arte/Ruiza, M., Fernández, T. y Tamaro, E. (2004). Fernando Botero. Biografía. En Biografías y Vidas. La enciclopedia biográfica en línea. Barcelona (España). Disponible en: https://www.biografiasyvidas.com/reportaje/fernando_botero/S. Khan, H. Rahmani, S. A. A. Shah, and M. Bennamoun, “A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision,” Synth. Lect. Comput. Vis., vol. 8, no. 1, pp. 185-187, 2018, doi: 10.2200/s00822ed1v01y201712cov015Smirnov, Stanislav, and Alma Eguizabal. 2018. “Deep Learning for Object Detection in Fine-Art Paintings.” 2018 IEEE International Conference on Metrology for Archaeology and Cultural Heritage, MetroArchaeo 2018 - Proceedings, 45–49. https://doi.org/10.1109/MetroArchaeo43810.2018.9089828Tan, J.H. et al., 2017. Segmentation of optic disc, fovea and retinal vasculature using a single convolutional neural network. Journal of Computational Science.Tellus, Nova, and Distrito Federal. 2012. “El Concepto de Belleza En El Mundo Antiguo y Su Recepción En Occidente The Concept of Beauty in the Ancient World and Its Reception in the West” 30: 133–48.TEN TU LOGO: Qué es Deep Learning y cómo afecta a tus redes sociales [en línea]. Flickr. [Consultado: 05 de marzo de 2021]. Disponible en: https://tentulogo.com/que-es-deep-learning-y-como-afecta-a-tus-redes-sociales/TIPOS DE ARTE: Arte figurativo ¿Qué es? [en línea]. Flickr. [Consultado: 07 de febrero de 2021]. Disponible en: https://tiposdearte.com/arte-figurativo-que-es/TODO A CUADROS: Generos pictóricos y temas [en línea]. Flickr. [Consultado: 26 de febrero de 2021]. Disponible en: https://www.todocuadros.com.co/generos-temas/Tutorialspoint. 2019. “About the Tutorial Copyright & Disclaimer.” Tutorials Point (I) Pvt. Ltd., 1–13.VIECO, Jesús. Tutorial: Introdución a PyTorch (II), primera red neuronal [blog]. Blog Cleverpy. México 26 de feberero de 2019. [Consultado: 05 de marzo de 2021]. Disponible en: https://cleverpy.com/primera-red-neuronal-con-pytorch/Wainschenker, Rubén. 2011. “Procesamiento Digital de Imágenes Objetivos de La Materia.” Pag 4-7. Disponible en: http://www.exa.unicen.edu.ar/catedras/pdi/FILES/TE/CP1.pdfWIKIPEDIA: Fernando Botero [en línea]. Flickr. [Consultado: 02 de marzo de 2021]. Disponible en: https://es.wikipedia.org/wiki/Fernando_BoteroWORDPRESS: Representación de imágenes [en línea]. Flickr. [Consultado: 04 de marzo de 2021]. Disponible en: https://representacionima.wordpress.com/formatos-graficos/Yang, Xin, Yuezun Li, Honggang Qi, and Siwei Lyu. 2019. “Exposing GAN- Synthesized Faces Using Landmark Locations.” IH and MMSec 2019 - Proceedings of the ACM Workshop on Information Hiding and Multimedia Security, no. March: 113–18. https://doi.org/10.1145/3335203.3335724Y. Ren, C. Zhu, and S. Xiao, “Object Detection Based on Fast/Faster RCNN Employing Fully Convolutional Architectures,” Math. Probl. Eng., vol. 2018, 2018, doi: 10.1155/2018/3598316.ZONAIA: Comunidad de servicios, aprendizaje y ayuda sobre chatbots [en línea]. Flickr. [Consultado: 05 de marzo de 2021]. Disponible en: https://zonaia.com/tutoriales-machine-learning/redes-neuronales-profundas/Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2021info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2INTELIGENCIA ARTIFICIALVISIÓN ARTIFICIALPINTURABOTERISMOMANIPULACIÓN DE IMAGENImplementación de un modelo computacional basado en inteligencia artificial para la representación del Boterismo en objetos y seres vivosTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/version/c_fa2ee174bc00049fhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32PublicationORIGINALTrabajo de grado.pdfTrabajo de grado.pdfapplication/pdf3039377https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/f5e6b365-ace7-4359-9c6d-fe7b82715f1b/download38fc282579709b8dd2569b614b11f201MD51F-010-GB-008_RESUMEN_ANALÍTICO_EN_EDUCACIÓN_RAE_VS_01.pdfF-010-GB-008_RESUMEN_ANALÍTICO_EN_EDUCACIÓN_RAE_VS_01.pdfapplication/pdf174195https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/a4a1e694-1f5f-4f11-a894-dc5abf0a2f0a/downloade8fa85d1e30dc4afb7be5ae1c9e7d366MD52TEXTTrabajo de grado.pdf.txtTrabajo de grado.pdf.txtExtracted texttext/plain171843https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/f075c3e8-4647-4197-9c3b-a9df1a76f1b8/download3bff1d14bc431fb377c0fc39a028234eMD53F-010-GB-008_RESUMEN_ANALÍTICO_EN_EDUCACIÓN_RAE_VS_01.pdf.txtF-010-GB-008_RESUMEN_ANALÍTICO_EN_EDUCACIÓN_RAE_VS_01.pdf.txtExtracted texttext/plain10752https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/55cf849a-d5ac-46a8-a6ba-5eea3ccecfd0/downloadc7689c7903665b7f81115110a3f3d5f5MD55THUMBNAILTrabajo de grado.pdf.jpgTrabajo de grado.pdf.jpgRIUCACimage/jpeg11264https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/1a08f048-3b7f-4aba-8aaa-e6b0e1aa02e6/download92579a44b9f36377e501a38cb2197447MD54F-010-GB-008_RESUMEN_ANALÍTICO_EN_EDUCACIÓN_RAE_VS_01.pdf.jpgF-010-GB-008_RESUMEN_ANALÍTICO_EN_EDUCACIÓN_RAE_VS_01.pdf.jpgRIUCACimage/jpeg17491https://repository.ucatolica.edu.co/bitstreams/4fd2302b-a359-4d7c-bbfb-3610c0eed3ae/download947b614358de7b999291b497e09dd473MD5610983/26323oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/263232023-03-24 14:34:27.141https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/Copyright-Universidad Católica de Colombia, 2021https://repository.ucatolica.edu.coRepositorio Institucional Universidad Católica de Colombia - RIUCaCbdigital@metabiblioteca.com |