Sistema de reconocimiento facial para asistentes a estadios de fútbol

datacite.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_16eceng
dc.contributor.authorTejeda, A.
dc.contributor.authorFerrans, J.
dc.contributor.authorNavarro, R.
dc.contributor.authorRipoll, C.
dc.date.accessioned2021-01-20T15:33:09Z
dc.date.available2021-01-20T15:33:09Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractActualmente en Colombia las personas consideran que asistir al estadio implica un gran peligro, una encuesta realizada en el año 2014 por el Centro Nacional de Consultoría refleja que solo un pequeño porcentaje entre hombres y mujeres (la mayoría jóvenes entre los 18 y 24 años) son quienes más asisten. Entre los principales aspectos que influyen en este fenómeno se destacan el comportamiento de las 'barras' y la seguridad. Estas respuestas implican para el Estado, los clubes, la Dimayor y la Federación Colombiana de Futbol un gran reto, en el sentido de desarrollar estrategias que incentiven el regreso de los hinchas tradicionales. Teniendo en cuenta esas estrategias, con este proyecto lo que se busca es crear un modelo RNA capaz de detectar fotografías de delincuentes, permitiendo que el software del sistema por medio de análisis de patrones determine si este coincide con alguna de las imágenes previamente registradas en una base de datos.spa
dc.description.abstractstadium is a great danger, a survey carried out in 2014 by the National Consulting Center shows that only a small percentage of men and women (most of them young people between 18 and 24) are those who attend the most. Among the main aspects that influence this phenomenon are the behavior of the "Barras bravas" and safety. These responses represent a great challenge for the State, the clubs, the Dimayor and the Colombian Soccer Federation, in the sense of developing strategies that encourage the return of traditional fans. Taking these strategies into account, with this project what is sought is to create an ANN model capable of detecting photographs of criminals, allowing the system software by means of pattern analysis to determine if it matches any of the images previously registered in a database.eng
dc.format.mimetypepdfspa
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12442/6994
dc.language.isospaspa
dc.publisherEdiciones Universidad Simón Bolívarspa
dc.publisherFacultad de Ingenieríasspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionaleng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesseng
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectVisión artificialspa
dc.subjectReconocimiento facialspa
dc.subjectInteligencia artificialspa
dc.subjectRed neuronal artificialspa
dc.subjectViolenciaspa
dc.subjectSeguridad en los estadiospa
dc.subjectArtificial visionspa
dc.subjectFacial recognitionspa
dc.subjectArtificial intelligenceeng
dc.subjectArtificial neural networkeng
dc.subjectViolenceeng
dc.subjectSecurity in the stadiumseng
dc.titleSistema de reconocimiento facial para asistentes a estadios de fútbolspa
dc.title.translatedFacial recognition system for football stadium assistantseng
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesiseng
dc.type.spaTrabajo de grado - pregradospa
dcterms.referencesBurger, MartinDi Francesco, MarcoMarkowich, Peter A. Wolfram, Marie Therese (2013-12),institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) desde: https://repository.kaus HYPERLINK "https://repository.kaust/"t.edu.sa/handle/10754/564822eng
dcterms.referencesREIS, H. H. B. Os espectadores de futebol e a problemática da violência relacionada à organização do espetáculo futebolístico. Revista Paulista de Educação Física, São Paulo, v. 17, n. 2, p. 85-92, jul./dez. 2003.spa
dcterms.referencesDinesh Jackson Samuel R., Fenil E, Gunasekaran Manogaran, Vivekananda G.N,Thanjaivadivel T, Jeeva S, Ahilan A,Real time violence detection framework for football stadium comprising of big data analysis and deep learning through bidirectional LSTM,Computer Networks,Volume 151,2019,Pages 191-200,ISSN 13891286,https://doi.org/10.1016/j.comnet.2019.01.028.( http:/ /www.sciencedirect.com/science/article/pii/S13891286183085 21 )eng
dcterms.referencesJorand M.F., Triani F.D.S., Murad M., Dos Santos R.F., Telles S.C.C. Violence in Futsal basic age categories in rio de janeiro: Entering the universe of parents and coacheeng
dcterms.referenceshttps://www.domesticpreparedness.com/resilience/stadiumand- venue-security/eng
dcterms.referencesThe Malay Mail, (2010). Kelantan Football Fan Dies of Breathing Difficulty at Shah Alam Stadium. Retrieved from http://www.mmail.com.my/.../52075-kelantan-foot...eng
dcterms.referenceshttps://www.apingenieria.com/7-estadios-de-futbol-mas-seg uros-del-mundo-por-sus-sistemas-de-seguridad-electronica/spa
dcterms.referenceshttps://adsdatabase.ohchr.org/IssueLibrary/COLOMBIA_Pl an%20Decenal%20de%20Seguridad%20Comodiad%20y%20 Convivencia%20en%20el%20Futbol%202014-2024.pdf [9] Sánchez-Sánchez P.A., et al. (2019). Knowledge Discovery in Musical Databases for Moods Detection. IEEE Latin America Transactions 17(12), 2061-2068spa
dcterms.referencesPiotr Bilinski, Michal Koperski, Slawomir Bak, François Bremond. Representing Visual Appearance by Video Brownian Covariance Descriptor for Human Action Recognition. AVSS - 11th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal-Based Surveillance, IEEE, Aug 2014, Seoul, South Korea. ffhal-01054943v2feng
dcterms.referencesP. Dollar, V. Rabaud, G. Cottrell, and S. Belongie. Behavior recognition via sparse spatio-temporal features. In PETS Workshop, 2005.eng
dcterms.referencesI. Laptev, M. Marszalek, C. Schmid, and B. Rozenfeld.Learning realistic human actions from movies. In CVPR,2008.eng
dcterms.referencesH. Wang, A. Klaser, C. Schmid, and C.-L. Liu. Action recognition by dense trajectories. In CVPR, 2011.eng
dcterms.referencesPiotr Bilinski, Francois Bremond. Human Violence Recognition and Detection in Surveillance Videos. AVSS, Aug 2016, Colorado, United States. ffhal-01849284feng
dcterms.referencesAhmet Ekin, "Sports Video Processing for Description Summarization and Search", Doctor of Philosophy, 2003.eng
dcterms.referencesAleksander, I., Thomas, W.V. and Bowden, P.A. (1984), "WISARD·a radical step forward in image recognition", Sensor Review, Vol. 4 No. 3, pp. 120-124. https://doi.org/10.1108/eb007637eng
dcterms.referencesBicego, M., E. Grosso, and M. Tistarelli. 2006. Person authentication from video of faces: A behavioral and physiological approach using Pseudo Hierarchical Hidden Markov Models. In Proceedings first International Conference on Biometrics 2006, Lectures Notes in Computer Science, vol. 3832, 113–120. Hong Kong, January 2006.eng
dcterms.referencesCalder, A., and A. Young. 2005. Understanding the recognition of facial identity and facial expression. Nature Reviews Neuroscience 6: 641–651.eng
dcterms.referencesM. Paz Sesmero Lorente. Diseño análisis y evaluación de conjuntos de clasificadores basados en redes de neuronas. Septiembre-2012. Archivo electrónico, último acceso el 2 de septiembre de 2013.spa
dcterms.referencesavier Botia, Henry Sarmiento y Claudia Isaza. Redes Neuronales Artificiales de Base Radial como Clasificador Difuso: Una Aplicación en Diagnóstico Médico. Archivo electrónico, último acceso el 2 de septiembre de 2013.spa
dcterms.referencesJ. PANDYA, D. RATHOD, AND J. JADAV, “A survey of face recognition approach,” Int. J. Eng. Res. Appl., vol. 3, no. 1, 2013.eng
dcterms.referencesN. L. PÉREZ Y J. J. TORO AGUDELO, “Técnicas de Biometría Basadas en Patrones Faciales del ser Humano”. Universidad Tecnológica de Pereira, Pereira, 2012.spa
dcterms.referencesP. WAGNER, “Face recognition with python,” 2012. [Online]. Available: http://www.bytefish.de/pdf/facerec_python.pdf. [Ac cessed: 05-May-2016].eng
dcterms.referencesG. CASTANEDA AND T. KHOSHGOFTAAR, “A Survey of 2D Face Databases,” in 2015 IEEE International Conference on Information Reuse and Integration, 2015, pp. 219–224.eng
dcterms.referencesANDREEA, P. V. (2016), “Aplicación para Detección y Reconocimiento Facial en Interiores” Sevilla: Departamentoeng
oaire.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersioneng
sb.programaIngeniería de Sistemasspa
sb.sedeSede Barranquillaspa

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