Examinando por Materia "Interfaces"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Diseño e impletación de un sistema multimodal para la clasificación de vehículos terrestres.
    (Universidad del Valle, 2013) Gómez Moreno, Andrés Felipe; Hernández Cadena, Pablo Julián; Bacca Cortes, Eval Bladimir
    Este documento registra el procedimiento teórico y práctico seguido para la implementación de un sistema de clasificación automática de vehículos terrestres que separa diez clases de vehículos diferentes (bicicletas, buses, camiones, camperos, furgonetas, hatchbacks, motos, pickups, sedanes y SUVs). El sistema implementado tiene un enfoque multimodal, al implementar técnicas de clasificación por medio de visión artificial y por medio de información de rango, usando una cámara Canon VC-C50i y un láser Sick LMS200, respectivamente. Sin embargo, el alcance de este trabajo no trasciende hasta la etapa de integración total de estos sistemas independientes, sino que se conciben como sistemas de clasificación autónomos y paralelos con potencial de ser combinados en un solo sistema mucho más robusto. Los sistemas implementados integran enfoques de clasificación Top-Down y Bottom-Up. El enfoque Top-Down se evidencia al hacer uso de características estructurales de las instancias a clasificar, como la forma y el tamaño, mientras que el enfoque Bottom-Up se implementa haciendo uso de características de más bajo nivel basadas en partes, como descriptores tanto visuales como 3D. La tarea de clasificación se basa en el método de Bolsa de Características (Bag of Features) agrupando características locales. Con el fin de obtener las clases miembro se usa el método del K-vecino más cercano combinado con descriptores estructurales de los vehículos a clasificar.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Exploración de aspectos teóricos y prácticos relacionados con el desarrollo de interfaces de usuario tangibles - TUI
    (Universidad del Valle, 2017) Cordoba Quintana, Kelly Johana; Rodríguez Carrillo, Paola Johanna; Reyes, Javier
    La interfaz de usuario es el medio por el cual un humano puede comunicarse con su entorno y en el caso particular de la computación, el ratón y el teclado han sido las interfaces de mayor uso y explotación para interactuar con ventanas, iconos, menús, entre otros. No obstante, dado que hoy día existe una amplia variedad de dispositivos con capacidad de cómputo como son celulares, tabletas, gafas, relojes inteligentes y la diversidad de dispositivos que ha generado la Internet de las Cosas, las interfaces de usuario exploran diferentes modos de interacción que incluyen, comunicación táctil, vocal, gesticular, entre otras. De esta forma, este trabajo de grado en la modalidad investigación, presenta una exploración de los aspectos teóricos y prácticos relacionados con el desarrollo de Interfaces de Usuario Tangibles, con el objetivo de caracterizar este tipo de interfaces y la forma cómo deben ser implementadas. Adicionalmente, se construyeron cuatro prototipos funcionales de bajo costo que permitieron corroborar empíricamente los aspectos explorados. Finalmente, es importante mencionar que este trabajo de grado se enmarca dentro del proyecto de investigación titulado ¿Lineamientos para el diseño de contenidos e información en interfaces de usuario tangibles (TUI)¿, aprobado mediante convocatoria interna de la Universidad del Valle.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Interfaz cerebro computador basada en potenciales de estado establece evocados visualmente para el control de movimiento de un dispositivo virtual.
    (2016-12-01) Rengifo Bedoya, María Estefanía; Porras Galindo, Johan Leandro; Loaiza Correa, Humberto; Nope Rodríguez, Sandra Esperanza
    Se describe el desarrollo de una interfaz cerebro computador basada en el paradigma de potenciales de estado estable evocados visualmente. De esta manera expone herramientas para el desarrollo de interfaces cerebro computador, y contribuye a la investigación en este tipo de sistemas que tienen como objetivo, entre otros, proporcionar autonomía a las personas con limitaciones físicas y mejorar su calidad de vida. La interfaz recibe comandos a partir de la interpretación de las señales electroencefalográficas y los ejecuta sobre una silla de ruedas virtual. Cada comando corresponde a uno de los cuatro estímulos visuales presentados al usuario. Inicialmente se tomaron datos para definir las herramientas de extracción y clasificación de características capaces de definir el conjunto de cinco clases: ir al frente, ir atrás, girar 90° a la izquierda, girar 90° a la derecha y señal no valida. Usando un tamaño de muestra de cuatro segundos el método de combinación de energía mínima (MEC, por sus siglas en inglés) y un clasificador bayesiano, se obtuvo una tasa de éxito del 87%. Una vez entrenado el sistema de comandos se procedió a tomar nuevas muestras on-line, donde se obtuvo una tasa de acierto del 86.06% usando un tamaño de muestra de cuatro segundos, siendo puesta en marcha con usuarios diferentes a aquellos con los que el sistema fue entrenado.