ArtMovement Identifier

RESUMEN: En este trabajo investigamos cómo identificar de forma automática los movimientos artísticos de pinturas dadas. Utilizando un dataset de obras de arte enfocado en autores de las pinturas, asignamos el movimiento artístico de las pinturas. Creamos modelos desde 0, obteniendo algunos resultad...

Full description

Autores:
Salomón Torres, Hugo Camilo
Tipo de recurso:
Tesis
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/29189
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10495/29189
Palabra clave:
Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Machine learning
Análisis de imágenes
image analysis
Procesamiento digital de imágenes
Digital image processing
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_36762
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_9000033
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/
id UDEA2_6eb4ab4bfd2606cdbdcbae9e451e05c5
oai_identifier_str oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/29189
network_acronym_str UDEA2
network_name_str Repositorio UdeA
repository_id_str
dc.title.spa.fl_str_mv ArtMovement Identifier
title ArtMovement Identifier
spellingShingle ArtMovement Identifier
Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Machine learning
Análisis de imágenes
image analysis
Procesamiento digital de imágenes
Digital image processing
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_36762
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_9000033
title_short ArtMovement Identifier
title_full ArtMovement Identifier
title_fullStr ArtMovement Identifier
title_full_unstemmed ArtMovement Identifier
title_sort ArtMovement Identifier
dc.creator.fl_str_mv Salomón Torres, Hugo Camilo
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv Ramos Pollán, Raúl
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Salomón Torres, Hugo Camilo
dc.subject.lemb.none.fl_str_mv Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Machine learning
topic Aprendizaje automático (inteligencia artificial)
Machine learning
Análisis de imágenes
image analysis
Procesamiento digital de imágenes
Digital image processing
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_36762
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_9000033
dc.subject.agrovoc.none.fl_str_mv Análisis de imágenes
image analysis
Procesamiento digital de imágenes
Digital image processing
dc.subject.agrovocuri.none.fl_str_mv http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_36762
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_9000033
description RESUMEN: En este trabajo investigamos cómo identificar de forma automática los movimientos artísticos de pinturas dadas. Utilizando un dataset de obras de arte enfocado en autores de las pinturas, asignamos el movimiento artístico de las pinturas. Creamos modelos desde 0, obteniendo algunos resultados no tan animadores, así que optamos por hacer transfer learning con modelos pre-entrenados altamente utilizados en el estado del arte como VGG y RestNet; esta estrategia mejoró considerablemente los resultados de clasificación del modelo.
publishDate 2022
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-06-14T15:47:44Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-06-14T15:47:44Z
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2022
dc.type.spa.fl_str_mv Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Especialización
dc.type.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv http://purl.org/redcol/resource_type/COther
dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.driver.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/other
dc.type.version.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/draft
format http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec
status_str draft
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10495/29189
url http://hdl.handle.net/10495/29189
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.issupplementedby.spa.fl_str_mv https://github.com/CamiloSalomonT/art_movement_identifier
dc.rights.uri.*.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.extent.spa.fl_str_mv 40
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad de Antioquia
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv Medellín - Colombia
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv Facultad de Ingeniería. Especialización en Analítica y Ciencia de Datos
institution Universidad de Antioquia
bitstream.url.fl_str_mv https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/af7bb278-1284-4e60-9660-81ceaeb4064f/download
https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/d6c20923-2c31-4ce9-b729-ab1a65af5e10/download
https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/ab0910f6-b472-4b6f-b0a9-e77c94f7940c/download
https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/f6b2f902-57f6-4eb2-8875-b4145fb945b5/download
https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/a126e197-41a8-455c-a56a-e0a313a2b873/download
https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/c45d8508-f362-4606-9eff-88d6bde7cf3e/download
bitstream.checksum.fl_str_mv ce822f00afb57dcb68a61dbb28395b9c
e91335e1d08a1bd2d69574de028c6f66
e2060682c9c70d4d30c83c51448f4eed
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
a7d87f10f1b860c78946d5bc05a4e08a
9d464783a0766a7c402228529674f368
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional de la Universidad de Antioquia
repository.mail.fl_str_mv aplicacionbibliotecadigitalbiblioteca@udea.edu.co
_version_ 1851052548425777152
spelling Ramos Pollán, RaúlSalomón Torres, Hugo Camilo2022-06-14T15:47:44Z2022-06-14T15:47:44Z2022http://hdl.handle.net/10495/29189RESUMEN: En este trabajo investigamos cómo identificar de forma automática los movimientos artísticos de pinturas dadas. Utilizando un dataset de obras de arte enfocado en autores de las pinturas, asignamos el movimiento artístico de las pinturas. Creamos modelos desde 0, obteniendo algunos resultados no tan animadores, así que optamos por hacer transfer learning con modelos pre-entrenados altamente utilizados en el estado del arte como VGG y RestNet; esta estrategia mejoró considerablemente los resultados de clasificación del modelo.EspecializaciónEspecialista en Analítica y Ciencia de Datos40application/pdfspaUniversidad de AntioquiaMedellín - ColombiaFacultad de Ingeniería. Especialización en Analítica y Ciencia de Datoshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2ArtMovement IdentifierTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializaciónhttp://purl.org/coar/resource_type/c_46echttp://purl.org/redcol/resource_type/COtherhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/otherinfo:eu-repo/semantics/draftAprendizaje automático (inteligencia artificial)Machine learningAnálisis de imágenesimage analysisProcesamiento digital de imágenesDigital image processinghttp://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_36762http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_9000033https://github.com/CamiloSalomonT/art_movement_identifierPublicationORIGINALSalomonCamilo_2022_ArtMovementIdentifier.pdfSalomonCamilo_2022_ArtMovementIdentifier.pdfTrabajo de grado de especializaciónapplication/pdf6146283https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/af7bb278-1284-4e60-9660-81ceaeb4064f/downloadce822f00afb57dcb68a61dbb28395b9cMD51trueAnonymousREADAnexo1_Source.zipAnexo1_Source.zipAnexoapplication/octet-stream6323715https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/d6c20923-2c31-4ce9-b729-ab1a65af5e10/downloade91335e1d08a1bd2d69574de028c6f66MD53falseAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81051https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/ab0910f6-b472-4b6f-b0a9-e77c94f7940c/downloade2060682c9c70d4d30c83c51448f4eedMD54falseAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/f6b2f902-57f6-4eb2-8875-b4145fb945b5/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55falseAnonymousREADTEXTSalomonCamilo_2022_ArtMovementIdentifier.pdf.txtSalomonCamilo_2022_ArtMovementIdentifier.pdf.txtExtracted texttext/plain85893https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/a126e197-41a8-455c-a56a-e0a313a2b873/downloada7d87f10f1b860c78946d5bc05a4e08aMD56falseAnonymousREADTHUMBNAILSalomonCamilo_2022_ArtMovementIdentifier.pdf.jpgSalomonCamilo_2022_ArtMovementIdentifier.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5784https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/c45d8508-f362-4606-9eff-88d6bde7cf3e/download9d464783a0766a7c402228529674f368MD57falseAnonymousREAD10495/29189oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/291892025-03-27 00:09:12.314http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/open.accesshttps://bibliotecadigital.udea.edu.coRepositorio Institucional de la Universidad de Antioquiaaplicacionbibliotecadigitalbiblioteca@udea.edu.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