Autenticación de personas utilizando un clasificador SVM

En los últimos años, la autenticación de personas ha tomado un gran auge debido a los avances tecnológicos e investigaciones que se han desarrollado alrededor del tema. En este proceso se usan técnicas de visión por computadora que permiten procesar una imagen o video para determinar la identidad de una persona. En el presente artículo, se analizan trabajos relacionados con el proceso de autenticación de personas, haciendo un análisis profundo en los trabajos basados en Máquina de Vectores de Soporte (Support Vector Machines). De igual manera, se explican a grandes rasgos las diferentes etapas que conforman el proceso de autenticación de personas. Finalmente, se presenta un conjunto de experimentos realizados, utilizando una combinación de características basadas en color, textura y simetría, mientras que, para la etapa de clasificación se utiliza SVM. Esta combinación de características aunada con el clasificador, muestra ser una alternativa para la autenticación de personas.

Red neuronal artificial para la extracción de parámetros dinámicos de robots a partir de información incompleta de su movimiento

Las redes neuronales artificiales son útiles para procesar datos con información incompleta para obtener una salida deseada. En los sistemas de medición de robots manipuladores, solo se toman muestras cuantificadas de la posición y, por lo tanto, no se puede ejecutar en un tiempo razonable algoritmos deterministas para extraer los parámetros del robot. En el estado del arte, se abordan algoritmos de extracción de parámetros basados en la suposición de que no existe la cuantificación de las señales del movimiento del robot y que la primera y segunda derivada de la posición son muestreadas y no estimadas. En este trabajo, se propone un algoritmo basado en una red neuronal entrenada para extraer los parámetros de un determinado robot para reducir el tiempo de caracterización del robot, además, con la metodología propuesta se pueden extraer parámetros dinámicos del mismo tipo de robot con el que se ha entrenado la red neuronal.

Editorial

La Universidad Autónoma de Bucaramanga y los miembros del Comité Editorial de la Revista Colombiana de Computación, se complacen en presentar esta nueva edición de la Revista con un total de siete artículos de investigación, que corresponden a artículos en versión extendida enviados al 8th International Symposium on Language & Knowledge Engineering – LKE’2021, realizado el 4 de noviembre de 2021 en la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP). Esperamos que los artículos de esta edición sean del agrado de nuestros lectores, y que contribuyan en el desarrollo de sus investigaciones.

Método experimental para identificar el nivel de atención en las personas

El nivel de atención de un estudiante en su entorno escolar está relacionado con diferentes variables fisiológicas del cuerpo humano. El estudio de las señales fisiológicas relacionadas con el nivel de atención como ondas cerebrales, frecuencia cardíaca, entre otros, ha revelado grandes avances en los últimos tiempos. En este trabajo se presenta el desarrollo de un sistema para medir la atención en tiempo real y de forma cuantitativa. Las variables sensadas para poder determinar el nivel de atención del usuario son: Las ondas cerebrales tipo beta y dos ángulos que describen la postura corporal del estudiante. Se busca la correlación el porcentaje de atención que se obtiene de las ondas cerebrales, con los ángulos obtenidos de la postura corporal a través de un análisis matemático. El coeficiente de correlación resultante denota que la postura corporal puede considerarse como un parámetro que influye en el nivel de atención de los estudiantes.

Caracterización de complejidad semántica en pasajes tipo TOEFL

La comprensión lectora es un proceso que implica la realización de modelos mentales, así como el almacenamiento de recuerdos en la memoria a largo plazo, sí a esto le agregamos que muchos estudiantes requieren acreditar otros idiomas, implica realizar más procesos cognitivos. Con los modelos mentales se pueden analizar las estructuras internas presentes, por ejemplo, en la sección de comprensión lectora del examen TOEFL donde se involucran tres tipos de textos: narrativos, expositivos, y argumentativos. En este trabajo se modelan semánticamente los tres tipos de textos como estructuras, donde las relaciones semánticas son el insumo para la construcción de estas, así como la complejidad semántica dependiendo del tipo de texto a revisar. Al contar con dichas estructuras los estudiantes pueden ubicar gráficamente los elementos que caracterizan a cada tipo de texto, así como se da una orientación para generar sistemas expertos para el entrenamiento de las actividades a desarrollar.

Identificación y extracción de relaciones entre entidades empleando árboles de dependencia

En este trabajo se presenta un enfoque no supervisado para identificar y extraer relaciones entre dos entidades nombradas. El enfoque se conforma por casos, estableciendo un conjunto de patrones para identificar relaciones previamente establecidas. Además, se estudia un conjunto de casos para identificar y extraer relaciones de forma automática. Se emplean las dependencias universales appos y amod, así como los elementos clave de la oración: el verbo entre dos entidades nombradas, y el sujeto y objeto. Este proceso se realiza de forma automática sobre documentos no estructurados en el dominio de noticias políticas en idioma español. Para verificar las relaciones se realizó una evaluación manual sobre un conjunto seleccionado.

Análisis de bases de datos de expresiones faciales para la identificación automática de emociones centradas en el aprendizaje

Este trabajo presenta el análisis del estado del arte de bases de datos de expresiones faciales para la identificación automática de emociones centradas en el aprendizaje. La obtención de datos para los procesos de reconocimiento automático en un contexto específico es esencial para su éxito. Así, este tipo de proyectos inician haciendo una revisión de la información disponible para llevar a cabo las etapas de entrenamiento y clasificación de las emociones con las técnicas computacionales que se propongan. Se describen las actividades de búsqueda de las bases de datos de expresiones faciales que capturan emociones centradas en el aprendizaje. Estas actividades formaron parte de las etapas de la metodología del trabajo para reconocer las emociones de estudiantes mientras realizaban actividades de aprendizaje en línea. Esto permitió justificar la creación de la base de datos desde la formalización de un protocolo para su captura hasta su digitalización.

Optimización del consumo eléctrico mediante la heurística cúmulo de partículas

En el presente trabajo se da una breve explicación de la técnica de optimización por cúmulo de partículas para ser implementada como parte de la búsqueda del estado óptimo de consumo de un conjunto de dispositivos. Los dispositivos de uso doméstico, en conjunto, permiten caracterizar el consumo eléctrico de una casa habitación a través del comportamiento de uso. Cada uno de los dispositivos presenta un comportamiento de consumo. El objetivo de la optimización se refleja en la función objetivo, la cual es definida de acuerdo con el propósito general de implementación. Los datos de consumo de los dispositivos eléctricos son almacenados en vectores de consumo-hora, donde cada una de las posiciones corresponde al consumo generado por un dispositivo en una hora determinada. Cada uno de los vectores es usado por la heurística como un vector de referencia durante la búsqueda para encontrar el vector que cumple con la función objetivo.

EmergenciApp: aplicación personalizada para el direccionamiento de la atención de emergencias

El bajo conocimiento por parte de las personas sobre las entidades que les pueden atender en situaciones de emergencia causa que éstas acudan ante el ente equivocado, y, por ende, no puedan ser atendidas correctamente. Esta problemática puede terminar afectando la integridad tanto física como mental de aquellos cuya situación de emergencia no termina siendo resuelta de forma adecuada. Por esta razón se propone EmergenciApp, una solución que aborde esta problemática sobre a quién y dónde acudir durante estas eventualidades. Si bien se plantea esta propuesta como capaz de atender cualquier tipo de emergencia, el presente artículo tiene como foco principal las emergencias de tipo médico, particularmente el re-direccionamiento hacia Instituciones Prestadoras de Salud (IPS), así como un sistema de notificación a seres queridos sobre emergencias que tenga el usuario.

Smart University: a vision of technology adoption

Smart University is an emerging concept, strongly anchored to smart technologies and considered by different authors in the literature. Organizations, including universities, need to incorporate smart technologies to take advantage of their capabilities to transform their processes and drive them toward new organizational models. A Smart University focuses on improving its technological infrastructure for achieving its quality educational goals. This paper presents the integration of the key factors for adopting four smart technologies: Cloud Computing, Big Data, Artificial Intelligence, and the Internet of Things. This characterization and integration allow us to conclude on the need to align digital technologies with the organization's processes, requiring greater interaction with the company’s senior management.