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dc.contributor.author Bonne Montero, Eduardo Daniel
dc.contributor.author Martínez Medina, Brenda Stephanie
dc.contributor.author Ruiz Castilla, José Sergio
dc.date.accessioned 2025-01-09T16:50:52Z
dc.date.available 2025-01-09T16:50:52Z
dc.date.issued 2024-07-05
dc.identifier.issn 2007-4948
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11799/141835
dc.description.abstract En México existen miles de personas desaparecidas. Si una persona no aparece después de 24 o 72 horas se denuncia ante las autoridades. Las las autoridades solicitan datos como su nombre, edad, género, vestimenta y rasgos físicos, así como una fotografía. La autoridad emite alguna publicación para iniciar la búsqueda. El problema surge cuando después de varias, semanas o meses la persona no aparece. Por otra parte, las autoridades encuentran a personas muertas sin identificación. Las autoridades generan una Ficha de identificación y resguardan el cadáver hasta encontrar a los familiares. Cuando los familiares no aparecen, el cadáver es sepultado en una fosa común. En este trabajo, se pretende identificar a personas sin identificación. Para lo anterior, se usa un Perfil de características físicas. Las características van desde lunares, cicatrices, tatuajes, accesorios, ropa, y otros. Con 156 imágenes de Pinterest, y una matriz con 257 características. Las Autoridades, también deben generen el Perfil de característcas. Con los perfiles se buscaron similitudes con la aplicación de Orange. Usando aprendizaje no supervisado se busca el clúster dónde se agrupa la persona sin identificación. En este trabajo, se probó el método en dos casos. Los resultados muestran que se generó un clúster con dos elementos para cada caso. Se concluye que el método y herramientas usadas han logrado encontrar a las personas buscadas es
dc.language.iso spa es
dc.publisher XIKUA Boletín Científico de la Escuela Superior de Tlahuelilpan es
dc.rights openAccess es
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 es
dc.subject Aprendizaje no supervisado es
dc.subject Agrupamiento de datos es
dc.subject Identificación humana es
dc.subject Características humanas es
dc.subject.classification INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA es
dc.title Identificación Humana Mediante Inteligencia Artificial: Usando Aprendizaje no Supervisado es
dc.type Artículo es
dc.provenance Científica es
dc.road Dorada es
dc.organismo Centro Universitario UAEM Texcoco es
dc.ambito Local es
dc.cve.CenCos 30401 es
dc.cve.progEstudios 38 es
dc.relation.vol 12
dc.validacion.itt Si es


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  • Título
  • Identificación Humana Mediante Inteligencia Artificial: Usando Aprendizaje no Supervisado
  • Autor
  • Bonne Montero, Eduardo Daniel
  • Martínez Medina, Brenda Stephanie
  • Ruiz Castilla, José Sergio
  • Fecha de publicación
  • 2024-07-05
  • Editor
  • XIKUA Boletín Científico de la Escuela Superior de Tlahuelilpan
  • Tipo de documento
  • Artículo
  • Palabras clave
  • Aprendizaje no supervisado
  • Agrupamiento de datos
  • Identificación humana
  • Características humanas
  • Los documentos depositados en el Repositorio Institucional de la Universidad Autónoma del Estado de México se encuentran a disposición en Acceso Abierto bajo la licencia Creative Commons: Atribución-NoComercial-SinDerivar 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)

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