Reconocimiento de Imágenes de Lugares Emblemáticos Utilizando Aprendizaje Máquina

Abstract

En este proyecto, en primer lugar se hace un recorrido teórico por la mayoría de las cuestiones de interés de la Inteligencia Artificial, un campo que hoy en día está en boca de todos, repasando todas sus subramas. Se hace énfasis en el Aprendizaje Automático, del que se analizan todas las fases de su proceso operacional, y en la Visión por Computador. Posteriormente, se desarrollan varios modelos para una aplicación real derivada de la teoría: el reconocimiento de imágenes de lugares emblemáticos a partir de técnicas de la disciplina del Aprendizaje Automático. Concretamente, la implementación se basa en Redes Neuronales Convolucionales construidas con lenguaje de programación Python y las bibliotecas Tensorflow y Keras, entre otras. Se explica cada línea de los bloques de código que constituyen a estos modelos para después comparar sus resultados en distintas ejecuciones, con el objetivo de buscar el óptimo.

In this project, a theoretical tour is made in the first place through most points of interest of Artificial Intelligence, a field that nowadays is part of everyday talk, reviewing all its subbranches. There is an emphasis in Machine Learning, whose operational process phases are analyzed, and in Computer Vision. Subsequently, several models are developed for an actual application derived from theory: image landmark recognition by means of Machine Learning discipline. Specifically, the implementation is based in Convolutional Neural Networks built with the programming language Python and the libraries Tensorflow and Keras, among others. Each one of the lines of the code blocks that make up the models are explained and then the results of different executions are compared, in order to find the optimal one.