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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorAndras Takacses_ES
dc.creatorLuis Andres Aguilar Luhrses_ES
dc.date2022-07-31-
dc.date.accessioned2022-06-16T19:22:03Z-
dc.date.available2022-06-16T19:22:03Z-
dc.date.issued2022-07-31-
dc.identifier.urihttp://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3693-
dc.descriptionEn el presente trabajo se propone un modelo que permita la generación de secuencias de poses humanas, representadas por puntos en el espacio con base en algoritmos de inteligencia artificial, por esta razón, se emplearán principalmente, redes neuronales. Este modelo está enfocado en la emulación del cuerpo humano, mientras este realiza actividades físicas. las limitaciones de este proyecto están en la cantidad de secuencias que se puedan obtener, el poder computacional y la precisión con la que el equipo de captura pueda obtener una representación adecuada de los movimientos de los individuos grabados.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.requiresNoes_ES
dc.rightsEn Embargoes_ES
dc.subjectSíntesis de movimientoes_ES
dc.subjectRed generativa adversariales_ES
dc.subjectAprendizaje profundoes_ES
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_ES
dc.titleAvatar virtual con inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático en aplicaciones deportivases_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.tidClave CV CONACyTes_ES
dc.contributor.tidcurpes_ES
dc.creator.identificador1032534es_ES
dc.contributor.identificadorTAXA790612HNEKXN01es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias en Inteligencia Artificiales_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en: Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial

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