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dc.rights.license http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es_ES
dc.contributor Andras Takacs es_ES
dc.creator Luis Andres Aguilar Luhrs es_ES
dc.date 2022-07-31
dc.date.accessioned 2022-06-16T19:22:03Z
dc.date.available 2022-06-16T19:22:03Z
dc.date.issued 2022-07-31
dc.identifier.uri http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3693
dc.description En 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.format Adobe PDF es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.relation.requires No es_ES
dc.rights En Embargo es_ES
dc.subject Síntesis de movimiento es_ES
dc.subject Red generativa adversarial es_ES
dc.subject Aprendizaje profundo es_ES
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es_ES
dc.title Avatar virtual con inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático en aplicaciones deportivas es_ES
dc.type Tesis de maestría es_ES
dc.creator.tid Clave CV CONACyT es_ES
dc.contributor.tid curp es_ES
dc.creator.identificador 1032534 es_ES
dc.contributor.identificador TAXA790612HNEKXN01 es_ES
dc.contributor.role Director 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


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Nombre: RI006716.pdf
Tamaño: 5.276Mb
Formato: PDF
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