Using machine learning and data analysis with mobile applications

"Pic&Match is an app that allows taking photos of clothes in order to make outfit matches between them. To create a match, a neural convolutional network is used to classify all clothes in different categories through the extraction of features from each image. Finally, the above-mentioned...

Full description

Autores:
Hernández Cantero, Laura Sofía
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/39234
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/39234
Palabra clave:
Redes neuronales convolucionales
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Aplicaciones móviles
Ingeniería
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
id UNIANDES2_7f7e4659c998107a59ba74c9c4760f21
oai_identifier_str oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/39234
network_acronym_str UNIANDES2
network_name_str Séneca: repositorio Uniandes
repository_id_str
spelling Al consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Linares Vásquez, Mariovirtual::4123-1Hernández Cantero, Laura Sofía72661405-520b-471e-bd50-b822939fde875002020-06-10T16:07:12Z2020-06-10T16:07:12Z2018http://hdl.handle.net/1992/39234u821127.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/"Pic&Match is an app that allows taking photos of clothes in order to make outfit matches between them. To create a match, a neural convolutional network is used to classify all clothes in different categories through the extraction of features from each image. Finally, the above-mentioned categories are used to make matches helped by association rule learning, which define which categories can make a match between them."--Tomado del Formato de Documento de Grado."Pic&Match es una aplicación que permite tomar fotos de diferentes prendas de vestir con el objetivo de seleccionar ropa que combine entre sí. Para hacer una combinación se usa una red neuronal convolucional que clasifica cada prenda en ciertas categorías a través de la extracción de características a partir de cada imagen. Finalmente, las categorías mencionadas anteriormente se usan para seleccionar las diferentes combinaciones de ropa mediante el uso de reglas de asociación, las cuales definen cuales son las categorías que combinan entre si."--Tomado del Formato de Documento de Grado.Ingeniero de Sistemas y ComputaciónPregrado6 hojasapplication/pdfengLinares Vásquez, MarioIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería de Sistemas y Computacióninstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional SénecaUsing machine learning and data analysis with mobile applicationsTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPRedes neuronales convolucionalesAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Aplicaciones móvilesIngenieríaPublicationhttps://scholar.google.es/citations?user=55fmMcoAAAAJvirtual::4123-10000-0003-0161-2888virtual::4123-10cbe51ff-e35a-4c3a-ad77-609b3cdfc9b2virtual::4123-10cbe51ff-e35a-4c3a-ad77-609b3cdfc9b2virtual::4123-1THUMBNAILu821127.pdf.jpgu821127.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg26748https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a2beeb49-3fbe-4009-9beb-b7dbb09016f7/download53c34b52c28552e55e7533a3453ab868MD55ORIGINALu821127.pdfapplication/pdf1854214https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/e9aa38d3-61f1-429d-94e6-7a73c5735db1/download12da7b71b495620177ffb70db8b9443aMD51TEXTu821127.pdf.txtu821127.pdf.txtExtracted texttext/plain23777https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/65250d25-41b3-420f-90fa-1e8897a7f805/download21ebbbce9abdae923e12210c12f2d11aMD541992/39234oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/392342024-03-13 12:36:14.125http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/open.accesshttps://repositorio.uniandes.edu.coRepositorio institucional Sénecaadminrepositorio@uniandes.edu.co
dc.title.es_CO.fl_str_mv Using machine learning and data analysis with mobile applications
title Using machine learning and data analysis with mobile applications
spellingShingle Using machine learning and data analysis with mobile applications
Redes neuronales convolucionales
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Aplicaciones móviles
Ingeniería
title_short Using machine learning and data analysis with mobile applications
title_full Using machine learning and data analysis with mobile applications
title_fullStr Using machine learning and data analysis with mobile applications
title_full_unstemmed Using machine learning and data analysis with mobile applications
title_sort Using machine learning and data analysis with mobile applications
dc.creator.fl_str_mv Hernández Cantero, Laura Sofía
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Linares Vásquez, Mario
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Hernández Cantero, Laura Sofía
dc.subject.keyword.es_CO.fl_str_mv Redes neuronales convolucionales
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Aplicaciones móviles
topic Redes neuronales convolucionales
Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
Aplicaciones móviles
Ingeniería
dc.subject.themes.none.fl_str_mv Ingeniería
description "Pic&Match is an app that allows taking photos of clothes in order to make outfit matches between them. To create a match, a neural convolutional network is used to classify all clothes in different categories through the extraction of features from each image. Finally, the above-mentioned categories are used to make matches helped by association rule learning, which define which categories can make a match between them."--Tomado del Formato de Documento de Grado.
publishDate 2018
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2018
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2020-06-10T16:07:12Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2020-06-10T16:07:12Z
dc.type.spa.fl_str_mv Trabajo de grado - Pregrado
dc.type.coarversion.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.content.spa.fl_str_mv Text
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/TP
format http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/1992/39234
dc.identifier.pdf.none.fl_str_mv u821127.pdf
dc.identifier.instname.spa.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
dc.identifier.reponame.spa.fl_str_mv reponame:Repositorio Institucional Séneca
dc.identifier.repourl.spa.fl_str_mv repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
url http://hdl.handle.net/1992/39234
identifier_str_mv u821127.pdf
instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
repourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/
dc.language.iso.es_CO.fl_str_mv eng
language eng
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.es_CO.fl_str_mv 6 hojas
dc.format.mimetype.es_CO.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_CO.fl_str_mv Linares Vásquez, Mario
dc.publisher.program.es_CO.fl_str_mv Ingeniería de Sistemas y Computación
dc.publisher.faculty.es_CO.fl_str_mv Facultad de Ingeniería
dc.publisher.department.es_CO.fl_str_mv Departamento de Ingeniería de Sistemas y Computación
dc.source.es_CO.fl_str_mv instname:Universidad de los Andes
reponame:Repositorio Institucional Séneca
instname_str Universidad de los Andes
institution Universidad de los Andes
reponame_str Repositorio Institucional Séneca
collection Repositorio Institucional Séneca
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/a2beeb49-3fbe-4009-9beb-b7dbb09016f7/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/e9aa38d3-61f1-429d-94e6-7a73c5735db1/download
https://repositorio.uniandes.edu.co/bitstreams/65250d25-41b3-420f-90fa-1e8897a7f805/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 53c34b52c28552e55e7533a3453ab868
12da7b71b495620177ffb70db8b9443a
21ebbbce9abdae923e12210c12f2d11a
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio institucional Séneca
repository.mail.fl_str_mv adminrepositorio@uniandes.edu.co
_version_ 1808390221769736192