Segmentación semántica de dibujos de retrato de animé utilizando una CNN con la arquitectura U-Net y Mobile-Net como codificador

Juárez López, Gerardo César

Segmentación semántica de dibujos de retrato de animé utilizando una CNN con la arquitectura U-Net y Mobile-Net como codificador

dc.audience.educationlevel	Investigadores/Researchers
dc.audience.educationlevel	Estudiantes/Students
dc.audience.educationlevel	Otros/Other
dc.contributor.advisor	Falcón, Luis
dc.contributor.author	Juárez López, Gerardo César
dc.contributor.cataloger	emimmayorquin
dc.contributor.committeemember	Sanchez, Gildardo
dc.contributor.committeemember	Hinojosa, Salvador
dc.contributor.department	Escuela de Ingeniería y Ciencias	es_MX
dc.contributor.institution	Campus Guadalajara	es_MX
dc.date.accepted	2024-06-04
dc.date.accessioned	2025-06-05T23:32:44Z
dc.date.issued	2024-05-25
dc.description.abstract	La segmentación de imágenes es un proceso de visión computacional utilizado en múltiples áreas del conocimiento; desde análisis médico de imágenes, hasta usos en moda y comercio. Además, con las nuevas tecnologías de inteligencia artificial (IA), en especial en las redes generativas, se han podido utilizar diversas bases de datos de imágenes segmentadas en nuevas inimaginables aplicaciones con el objetivo de facilitar la creación de contenido visual y artístico. Este último depende mucho de amplias bases de datos para lograr un mejor entrenamiento a redes generativas, lo cual limita la oportunidad de nuevos desarrollos de IA. Es por ello que el presente trabajo tiene como propósito crear una herramienta que pueda generar bases de datos de imágenes segmentadas a partir de imágenes de retratos de animé, con el propósito de abrir nuevas oportunidades la creación de contenido del mismo tipo a través de redes generativas.	es_MX
dc.description.degree	Maestro en Ciencias de la Computación	es_MX
dc.format.medium	Texto	es_MX
dc.identificator	120304
dc.identifier.citation	Juárez López, G.C. (2024). Segmentación semántica de dibujos de retrato de animé utilizando una CNN con la arquitectura U-Net y Mobile-Net como codificador. [Tesis maestría] Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey. Recuperado de: https://hdl.handle.net/11285/703716
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/11285/703716
dc.language.iso	spa	es_MX
dc.publisher	Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey	es_MX
dc.relation.isFormatOf	acceptedVersion	es_MX
dc.rights	openAccess	es_MX
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by/4.0	es_MX
dc.subject.classification	CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA::MATEMÁTICAS::CIENCIA DE LOS ORDENADORES::INTELIGENCIA ARTIFICIAL
dc.subject.keyword	Segmentacion semantica
dc.subject.keyword	Anime
dc.subject.keyword	UNet
dc.subject.keyword	MobileNet
dc.subject.keyword	CNN
dc.subject.lcsh	Technology	es_MX
dc.title	Segmentación semántica de dibujos de retrato de animé utilizando una CNN con la arquitectura U-Net y Mobile-Net como codificador	es_MX
dc.type	Tesis de Maestría / master Thesis	es_MX