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https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11295
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.rights.license | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_ES |
dc.contributor | Jesus Carlos Pedraza Ortega | es_ES |
dc.creator | Juan Manuel Aviña Muñoz | es_ES |
dc.date.accessioned | 2024-12-10T18:44:57Z | - |
dc.date.available | 2024-12-10T18:44:57Z | - |
dc.date.issued | 2024-10 | - |
dc.identifier.uri | https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11295 | - |
dc.description | El objetivo de este proyecto es desarrollar un modelo 3D preciso mediante la integración de datos captados por cámaras RGB-D y su procesamiento mediante Redes Neuronales. El modelo 3D resultante, representado como una nube de puntos que combina información de profundidad y color, servirá como representación visual y geométrica de objetos escaneados dentro de escenas estáticas; el proceso de generación de modelos implica la captura de datos tridimensionales mediante cámaras RGB-D, que proporcionan información de profundidad y color; posteriormente, estos datos se procesan mediante algoritmos de Redes Neuronales, aprendiendo y reconociendo patrones en las imágenes capturadas para inferir la geometría subyacente. Dicho proceso permite crear un modelo 3D que retrata con precisión la forma y estructura del objeto. El resultado previsto de este proyecto podría tener un gran impacto en campos como la ingeniería, el diseño y la medicina. | es_ES |
dc.format | es_ES | |
dc.format.extent | 1 recurso en línea (83 páginas) | es_ES |
dc.format.medium | computadora | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Facultad de Ingenieria | es_ES |
dc.relation.requires | No | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.subject | Reconstrucción 3D | es_ES |
dc.subject | Cámaras RGB-D | es_ES |
dc.subject | Redes neuronales | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje profundo | es_ES |
dc.subject | Nubes de puntos | es_ES |
dc.subject | Modelos 3D | es_ES |
dc.subject.classification | INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA | es_ES |
dc.title | Reconstrucción de objetos 3D usando cámaras RGB-D y Redes Neuronales | es_ES |
dc.type | Tesis de maestría | es_ES |
dc.creator.tid | ORCID | es_ES |
dc.contributor.tid | ORCID | es_ES |
dc.creator.identificador | 0009-0005-1096-2697 | es_ES |
dc.contributor.identificador | 0000-0001-5125-8907 | es_ES |
dc.contributor.role | Director de tesis | es_ES |
dc.degree.name | Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial | es_ES |
dc.degree.department | Facultad de Ingeniería | es_ES |
dc.degree.level | Maestría | es_ES |
dc.format.support | recurso en línea | es_ES |
dc.matricula.creator | 317937 | es_ES |
dc.folio | IGMAC-317937 | es_ES |
Aparece en: | Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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IGMAC-317937 .pdf | 1.8 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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