Desarrollo de una red neuronal convolucional de corrección cromática para personas daltónicas con protanopia

La deficiencia de visión cromática, comúnmente conocida como daltonismo, afecta en la capacidad de distinguir ciertos colores, impactando en escenarios cotidianos. Este trabajo presenta el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial con el fin de ofrecer una solución más efectiva para personas con protanopia, el cual es un tipo específico de daltonismo que se caracteriza por la dificultad de la percepción del color rojo; se enfoca en el uso de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) para la corrección cromática de imágenes, evaluando su desempeño en pruebas visuales comunes para daltónicos. A lo largo del desarrollo del presente proyecto, se compararon diferentes enfoques como la transformación de imágenes en formatos RGB a LMS por medio de matrices para llegar a corregir los colores, otros basados en inteligencia artificial, probando la efectividad de una CNN y la Rede Generativa Antagónica (GAN). Con estos dos modelos, se busca tratar de mejorar la experiencia visual de personas con daltonismo. Los resultados obtenidos proporcionan una perspectiva diferente sobre el uso de estas tecnologías, llegando a tener el mejor rendimiento la CNN, para la evaluación de las personas con protanopia se evaluó por medio de la prueba de Ishihara, los resultados mostraron una mejora significativa en la capacidad de los participantes para identificar los números, lo que refuerza la efectividad del modelo propuesto como una solución viable y accesible.

• מחבר ראשי: Zambrano Redrobán, Iván Alejandro (author)
• פורמט: bachelorThesis
• יצא לאור: 2024
• נושאים: RED NEURONAL CONVOLUCIONAL; CORRECCIÓN CROMÁTICA; INTELIGENCIA ARTIFICIAL; PROTANOPIA
• גישה מקוונת: https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/42544