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dc.contributor.advisorVélez Bedoya, Jairo Iván
dc.contributor.authorArteaga Fajardo, Daniel Fernando
dc.date.accessioned2022-05-19T18:20:28Z
dc.date.available2022-05-19T18:20:28Z
dc.date.issued2022-05-18
dc.identifier.urihttps://repositorio.ucaldas.edu.co/handle/ucaldas/17642
dc.descriptionGráficas, fotografíasspa
dc.descriptionIlustracionesspa
dc.description.abstractspa:La presente investigación plantea un sistema de clasificación que utiliza redes neuronales que permita identificar dificultades relacionadas con la expresión corporal en la dimensión espacial y direccionalidad para niños, niñas, adolescentes y jóvenes con discapacidad cognitiva, lo anterior se hace implementando un videojuego serio que usa sensores de movimiento. El video juego serio plantea actividades lúdicas para jóvenes con discapacidad cognitiva, que resultan entretenidas y fáciles de desarrollar. El videojuego se encarga de almacenar los datos de movimientos de los jóvenes utilizando el sensor de movimientos Kinect, estos son insumo que se procesan en un modelo de red neuronal hibrido que clasifica los diferentes resultados permitiendo una posterior interpretación de los resultados obtenidos por los jugadores. La implementación de esta investigación se realizó en el centro especializado San Nicolás y centro pedagógico maría de la paz, con un grupo de jóvenes con discapacidad cognitiva, para verificar el nivel de certeza de aprendizaje y usabilidad.spa
dc.description.abstracteng:This research proposes a classification system that uses neural networks that allows identifying difficulties related to body expression in the spatial dimension and directionality for children, adolescents and young people with cognitive disabilities, the above is done by implementing a serious video game that uses sensors. of movement. The serious video game proposes playful activities for young people with cognitive disabilities, which are entertaining and easy to develop. The video game is responsible for storing the movement data of the young people using the Kinect movement sensor, these are inputs that are processed in a hybrid neural network model that classifies the different results allowing a subsequent interpretation of the results obtained by the players. The implementation of this research was carried out in the San Nicolás specialized center and the María de la Paz pedagogical center, with a group of young people with cognitive disabilities, to verify the level of certainty of learning and usability.eng
dc.description.tableofcontents1. Introducción / 1.1 Campo temático / 1.2 Planteamiento del problema / 1.3 Justificación /1.4 Objetivos / Objetivo general / Objetivos específicos / 1.5 Estructura del documento / 2. Revisión Bibliográfica / 2.1 Videojuego serio /2.2 Expresión corporal /2.3 Orientación espacial / 2.7 Redes neuronales / 2.7.1 Función de entrada (input function) /2.7.2 Función de activación / 2.7.2.1 Función de activación rectificante (RELU) / 2.7.2.2 Función sigmoide /2.7.2.3 Tangente hiperbólica (Tanh) / 2.7.3 Aprendizaje supervisado/ 2.7.4 Aprendizaje no supervisado / 2.7.5 Clasificación de redes neuronales / 2.7.5.1 Redes neuronales monocapas 22 2.7.5.2 Redes neuronales multicapas /2.7.5.2.1 Epochs/ 2.7.5.2.2 Batch Size / 2.7.5.3 Redes neuronales no recurrentes /2.7.5.4 Redes neuronales recurrentes/ 2.7.5.5 Redes neuronales totalmente conectadas /2.7.5.6 Redes parcialmente conectadas / 2.7.5.7 Redes neuronales convolucionales / 2.7.5.8 Redes neuronales de base radial /2.8 Computación basada en gestos / 2.9 Sensor Kinect / 2.10 Webservice / 2.11 Muestreo /2.11.1 Tipos de muestreo / 2.11.1.1 Muestreo probabilístico / 2.11.1.2 Muestreo aleatorio simple/ 2.11.1.3 Muestreo aleatorio sistemático / 2.11.1.4 Muestreo aleatorio estratificado /2.11.1.5 Muestreo aleatorio por conglomerados / 2.12 Estado del arte / 2.12.1 Las Tecnologías de la información y comunicación (TIC) /2.12.2 Gamificación / 2.12.3 Realidad Aumentada / 2.12.4 Computación Basada en Gestos / 2.12.5 Inteligencia Artificial (IA) / 2.12.6 Casos de éxito en educación de aplicación de redes neuronales / 2.11.7 Mapas auto organizados (SOM) /3. Metodología y Descripción detallada del proceso / 3.1 Materiales y Métodos/ 3.1.1 Elementos físicos /3.1.2 Elementos de software / 3.2 Diseño de la solución / 3.2.1 Toma de contacto / 3.2.2 Diseño de formatos /3.2.3 Metodología de investigación / 3.2.4 Diseño arquitectónico de la solución / 3.2.5 Implementación del video juego 43 3.2.6 Diseño del sistema de clasificación / 3.2.6.1 Sistema de clasificación con aprendizaje no supervisado / 3.2.6.1.1 Experimento 1 / 3.2.6.1.2 Experimento 2 /3.2.6.1.3 Experimento 3 / 3.2.6.2 Sistema de clasificación con aprendizaje supervisado / 3.2.6.2.1 Aproximación 1 / 3.2.6.2.1.1 Experimento 1 /3.2.6.2.1.2 Experimento 2 / 3.2.6.2.1.3 Experimento 3 /3.2.6.2.2 Aproximación 2 /3.2.6.2.2.1 Experimento 1 / 3.2.6.2.2.2 Experimento 2 / 3.2.6.2.2.3 Experimento 3 / 3.2.7 Implementación web del sistema de puente entre el video juego y el sistema de clasificación / 3.3 Detalles de aplicación implementación y validación / 3.3.1 Proceso / 3.3.1.1 Prueba diagnóstica previa/ 3.3.1.2 Interacción con el videojuego (recolección de datos) / 3.3.1.3 Clasificación del desempeño / 4. Análisis de resultados/ 4.1 Encuesta pretest /4.2 Prueba con el juego / 4.3 Prueba de clasificación/ 4.4 Análisis cuantitativo /4.4.1 Análisis de datos / 4.4.1.1 Resultados significativos / 5. Conclusiones / 6. Trabajo futuro /Bibliografía.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isoengspa
dc.language.isospaspa
dc.titleSistema de clasificación hibrido entre feedforward neural network y self organize map para identificar dificultades de expresión corporal en la dimensión espacial y direccionalidad en jóvenes con discapacidad cognitiva a través de kinect y un videojuegospa
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.identifier.instnameUniversidad de Caldasspa
dc.identifier.reponameRepositorio de la Universidad de Caldasspa
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.ucaldas.edu.cospa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.publisher.placeSan Juan de Pastospa
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dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessspa
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dc.subject.lembAprendizaje
dc.subject.lembSoftware
dc.subject.lembGrabaciones en vídeo
dc.subject.lembIngeniería de sistemas
dc.subject.proposalDiscapacidadspa
dc.subject.proposalDiscapacidad cognitivaspa
dc.subject.proposalKinecteng
dc.subject.proposalInteligencia artificialspa
dc.subject.proposalRedes neuronalesspa
dc.subject.proposalFeedforward neural networkeng
dc.subject.proposalSelf Organizer Mapeng
dc.subject.proposalPerceptrón multicapaspa
dc.subject.proposalMapa autoorganizadospa
dc.subject.proposalVideojuego seriospa
dc.subject.proposalExpresión corporalspa
dc.subject.proposalHabilidades motoras básicasspa
dc.subject.proposalDimensión espacialspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaspa
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbspa
dc.description.degreenameMagister en Ingeniería Computacionalspa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemas y Computaciónspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbspa


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