1. RIUdeG
  2. Tesis
  3. Maestría
  4. CUVALLES
Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/81806
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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.advisorDe La Torre Gómora, Miguel Ángel
dc.contributor.advisorCervantes Álvarez, Salvador
dc.contributor.authorFonseca Bustos, Jesús
dc.date.accessioned2020-08-15T22:32:16Z-
dc.date.available2020-08-15T22:32:16Z-
dc.date.issued2019-02-22
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/81806-
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.description.abstractLas actividades de investigación se basan cada vez más en resultados generados por software que es comúnmente desarrollado como parte del proyecto. Recientemente, la importancia de la ingeniería de software aplicada al software científico y de investigación ha ganado tracción en organizaciones y propuestas de procesos. Sin embargo, la mayoría de enfoques de ingeniería de software orientados a ciencia e investigación se enfocan en el valor de negocio en lugar del valor de investigación. Con la cantidad creciente de datos generados y sus fuentes, la demanda de sistemas de aprendizaje automático ha incrementado. Esto ha motivado la adaptación de procesos de ciencias de datos a la ingeniería de software. Una de estas aplicaciones son los sistemas basados en visión por computadora, los cuales requieren una sólida base de código y tuberías de procesamiento para alcanzar el éxito. Esta estructura sugiere valor por ganar al tener un diseño base sólido para dirigir flujos de trabajo en aplicaciones de aprendizaje automático. En este trabajo, un proceso de software para investigación y desarrollo es propuesto con la combinación de COMET, un proceso de software basado en modelado, y OCEP, un proceso ágil para el desarrollo de software científico, para darle soporte a dichas tareas. Esta propuesta contiene etapas dedicadas al diseño para motivar una arquitectura de software sólida para dirigir proyectos de investigación y desarrollo. Como caso aplicado, el proceso COMET-OCEP es implementado en la creación del framework Percepción que abstrae el flujo de trabajo básico en tareas de re-identificación de personas. Para facilitar su uso, se desarrolló una herramienta gráfica para la edición, evaluación y entrenamiento de modelos de re-identificación con facilidad. Para validar los resultados tanto en investigación como en desarrollo, percepción es aplicado a tres casos de estudio de re-identificación de personas en investigación y desarrollo de aplicaciones.
dc.description.tableofcontentsIntroduction 1.1 Problem statement 1.2. Justification 1.3. Objetives 1.3.1. Specific Objetives 1.4. Scope 1.5. Tesis de Maestria structure 2. Concepts 2.1. Software engineering 2.1.1. Software process 2.1.2. Common model processes 2.1.3. Agile methodologies 2.2. Model-based software design 2.2.2 Collaborative Object Modeling and Architectural Design Method 2.3. Standards 2.3.1. IEEE standards for software engineering 2.3.2. Standarized practices for coding and documentation in Python 2.4. Computer vision 2.4.1. Video analytics 2.4.2. Image processing 2.5. Machine learning 2.5.1. Feature extractors 2.5.2. Dimensional reduction with principal component analysis 2.5.3. Loss functions 2.5.4. Optimizers 2.5.5. Classification 2.5.6. Representation learning 2.5.7. Deep learning 2.5.8. Classifier evaluation 2.6. Chapter conclusion 3. Related work. 3.1. Software process applied to scientific software 3.1.1. Agile software development applied to academia 3.1.2. COMET applications in scientific and research applications 3.2. Frameworks and libraries for computer vision 3.2.1. Computer vision libraries 3.2.2. Machine learning librarie 3.2.3. Workbenches 3.3. Person re-identification 3.3.1. Pipelines for person re-identification 3.3.2. Person re-identification on drones 3.3.3. Deep learning models for person re-identification 3.4. Chapter conclusions 4. A new software process for research-oriented development: COMET-OCEP 4.1. Motivation 4.2. Modeling phase 4.2.1. Requirement modeling 4.2.2. Analysis modeling 4.2.3. Design modeling 4.3. Development phase 4.3.1. Detailed design 4.3.2. Development 4.3.3. Refine 4.3.4. Publish 4.4. Change management 4.5. Chapter conclusions 5. System implementation 5.1. Design phase. 5.1.1. Perception requirement modeling 5.1.2. Perception analysis modeling 5.1.3. Design modeling 5.2. Development phase 5.2.1. Development environment 5.2.2. Detailed design 5.2.3. Perception framework 5.2.4. Perception workbench 5.2.5. Documentation 5.3. Chapter conclusions 6. Study cases 6.1. Person re-identification on dronestion 6.2. Face recognition on drones 6.3. Webcam surveillance 6.4. Discussion 7. Conclusions 7.1. Retrospective 7.2. Future work and directions Bibliography
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.subjectIngenieria De Software
dc.subjectDesarrollo En Investigacion
dc.subjectComet
dc.subjectOcep
dc.subjectReidentificacion De Personas
dc.subjectVision Computacional
dc.titleA software process for reserach & development projects and its aplication to a person re-identification framework
dc.typeTesis de Maestria
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderFonseca Bustos, Jesús
dc.coverageAMECA, JALISCO
dc.type.conacytmasterThesis-
dc.degree.nameMAESTRIA EN INGENIERIA DE SOFTWARE-
dc.degree.departmentCUVALLES-
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara-
dc.degree.creatorMAESTRO EN INGENIERIA DE SOFTWARE-
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