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http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14702| Tipo de material: | masterThesis |
| Título : | A deep learning approach to biodiversity: clustering wildlife images in Yasuní using CNNs |
| Autor : | Baquero Morales, Jenner Francois |
| Director de Tesis : | Grijalva, Felipe, dir. |
| Descriptores : | Ciencia de datos - Redes neuronales -Tesis y disertaciones académicas |
| Fecha de publicación : | 1-dic-2024 |
| Editorial : | Quito, |
| Citación : | Tesis (Magíster en Ciencia de Datos), Universidad San Francisco de Quito, Colegio de Posgrados; Quito, Ecuador, 2024 |
| Páginas : | 17 h. |
| Acceso: | openAccess Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador |
| Resumen : | El Parque Nacional Yasuní, un punto global de biodiversidad en Ecuador, enfrenta desafíos ecológicos significativos debido a las actividades humanas, lo que resalta la urgente necesidad de técnicas efectivas para el monitoreo de la vida silvestre. Este estudio explora la aplicación de Redes Neuronales Convolucionales (CNNs), específicamente ResNet-152, para procesar y agrupar un extenso conjunto de datos de 100,000 imágenes captadas por cámaras trampa recolectadas en Yasuní durante 15 años. Al aprovechar técnicas avanzadas de aprendizaje profundo, incluyendo la extracción de características y la visualización mediante t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), organizamos exitosamente el conjunto de datos en 11 clústeres distintos... |
| Descripción : | Yasuní National Park, a global biodiver- sity hotspot in Ecuador, faces significant ecological challenges due to human activities, highlighting the urgent need for effective wildlife monitoring techniques. This study explores the application of Convolutional Neural Networks (CNNs), specifically ResNet-152, to process and cluster a vast dataset of 100,000 camera-trap images collected in Yasuní over 15 years. By leveraging advanced deep learning techniques, including feature ex- traction and t-Distributed Stochastic Neighbor Embed- ding (t-SNE) visualization, we successfully organized the dataset into 11 distinct clusters... |
| URI : | http://repositorio.usfq.edu.ec/handle/23000/14702 |
| Aparece en las colecciones: | Tesis - Maestría en Ciencia de Datos |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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