| Título: | CIU TOUR: reconocimiento de edificios y monumentos mediante aprendizaje automático |
| Autores: | Marino Quintana, Arturo ; Mazzuka Cassani, Stefano |
| Tipo de documento: | texto impreso |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| Dimensiones: | application/pdf |
| Nota general: |
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| Idiomas: | |
| Palabras clave: | Estado = No publicado , Materia = Ciencias: Informática , Tipo = Trabajo Fin de Grado |
| Resumen: |
El sector turístico busca permanentemente nuevas propuestas para mejorar las experiencias de sus clientes. Fruto del uso de nuevas tecnologías principalmente a través de dispositivos móviles, las personas desean en la actualidad obtener una mayor información de su entorno con el menor esfuerzo posible. En el turismo, esta tendencia se plasma, entre otras propuestas, en mejorar las experiencias de los usuarios para que sean cada vez más inmersivas y cómodas. En este contexto surge este proyecto. El objetivo principal de este proyecto ha sido el diseño e implementación de una aplicación móvil para visitas turísticas que permite al usuario obtener información sobre edificios y monumentos del entorno. Para ello, se ha realizado una captura de los requisitos necesarios para el desarrollo de la aplicación mediante un análisis de la competencia, extrayéndose requisitos funcionales a nivel de usuario y administración, y también de usabilidad. También se han estudiado las herramientas de aprendizaje automático disponibles para la clasificación de imágenes. Ello ha permitido el uso e implementación de una red neuronal para la clasificación de imágenes. El resultado es una aplicación capaz de obtener de manera sencilla una imagen del entorno, clasificarla en una categoría (que corresponde a un edificio o monumento) y mostrar información relacionada con ésta. De este modo, el usuario puede realizar su propio tour virtual usando la información del proveedor. La aplicación se ha evaluado desde el punto de vista de la clasificación y reconocimiento de imágenes y de la experiencia del usuario. Se ha concluido que la aplicación ha satisfecho en general a los usuarios en cuanto a la funcionalidad, utilidad, comodidad e innovación, a pesar de posibles correcciones o mejoras que puedan realizarse. Cabe destacar que, tras analizar el proceso de clasificación, se detectó la necesidad de realizar una optimización de dicho proceso mediante la ampliación del número y variedad del conjunto de imágenes usadas para el entrenamiento de la red neuronal y el uso de herramientas de optimización ofrecidas por TensorFlow. Como mejoras futuras de la aplicación, se plantea la optimización del proceso de clasificación, la implementación de realidad virtual y/o realidad aumentada, y mejoras en la interfaz de usuario. |
| En línea: | https://eprints.ucm.es/id/eprint/56535/1/1138508525-231332_ARTURO_MARINO_QUINTANA_TFG_Arturo_Marino_Quintana_y_Stefano_Mazzuka_Cassani_3940146_641293983.pdf |
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