Examinando por Autor "Mora Mora, Federico"

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Detección y seguimiento de objetos presentes en video 2D con MatLab
(Universidad Nacional (Costa Rica), 2013) Ramírez-Bogantes, Melvin; Travieso-González, Carlos M.; Calderón, Rafael Ángel; Arroyo Hernández, Jorge; Salas Huertas, Óscar; Mora Mora, Federico; Prendas Rojas, Juan Pablo; Travieso-González, Carlos M.
En el siguiente trabajo se presentan los principales resultados de investigación obtenidos en la fase de diseño de un algoritmo que permite la detección y el seguimiento de un objeto presente en una grabación de video. El algoritmo se diseñó e implementó en el ambiente de programación MatLab y los videos utilizados fueron facilitados por el Centro de Investigación Apícola Tropical (CINAT) y corresponden a la presencia del ácaro Varroa Destructor en las celdas de abejas melíferas africanizadas. El principal resultado que se tiene es la creación de un programa capaz de detectar y registrar el movimiento del ácaro, lo cual es algo innovador y útil para los estudios del comportamiento de esta especie en las celdas de las abejas melíferas que realiza el CINAT.
Detección y seguimiento de objetos presentes en video 2Dcon MatLab
(Universidad Nacional (Costa Rica), 2013) Ramírez-Bogantes, Melvin; Travieso-González, Carlos M.; Calderón, Rafael Ángel; Arroyo Hernández, Jorge; Salas Huertas, Óscar; Mora Mora, Federico; Prendas Rojas, Juan Pablo
En el siguiente trabajo se presentan los principales resultados de investigación obtenidos en la fase de diseño de un algoritmo que permite la detección y el seguimiento de un objeto presente en una grabación de video. El algoritmo se diseñó e implementó en el ambiente de programación MatLab y los videos utilizados fueron facilitados por el Centro de Investigación Apícola Tropical (CINAT) y corresponden a la presencia del ácaro Varroa Destructor en las celdas de abejas melíferas africanizadas. El principal resultado que se tiene es la creación de un programa capaz de detectar y registrar el movimiento del ácaro, lo cuales algo innovador y útil para los estudios del comportamiento de esta especie en las celdas de las abejas melíferas que realiza el CINAT.
Ejercicios de la Olimpiada Costarricense de Matemática como herramienta para abordar la resolución de problemas en secundaria.
(Encuentro Provincial de Educación Matemática) Chaves Salas, Leonel; Hernández Quirós, Alexander; Mora Mora, Federico
This communication exposes the usefulness of the exercises of the Costa Rican Mathematics Olympiad in secondary school (OLCOMA), as a resource so that teachers can take examples to address problem solving in secondary school. In this Olympiad, non-routine exercises are proposed that cover several of the contents of the high school curriculum, many of which agree with the definition of mathematical problems given in the new High School Mathematics Study Programs.
Evaluación de conocimientos matemáticos elementales en los estudiantes de undécimo año de la educación secundaria académica pública diurna en la Gran Área Metropolitana costarricense durante el 2013
(Universidad Nacional (Costa Rica), 2014) Pizarro Carrillo, Erick A.; Ramírez Lobo, Danny E.; Mora Mora, Federico
Determina el grado de adquisición de conocimientos matemáticos elementales en los estudiantes de undécimo año de los colegios costarricenses académicos públicos diurnos de la Gran Área Metropolitana costarricense durante el 2013.
Parametrizando ejercicios con Python y LaTeX: una novedosa estrategia para generación de materiales de enseñanza y evaluación en matemáticas
(Tecnológico de Costa Rica, 2023) Arroyo Hernández, Jorge; Mora Mora, Federico; Trigueros Rodriguez, Eithel; Porras Lizano, Karen
En este artículo se presenta una propuesta novedosa para su uso en docencia, que consiste en la construcción de ejercicios generados a partir de una estructura base con parámetros pseudoaleatorios, de manera que al sustituirlos con valores particulares en rangos predeterminados se obtengan múltiples versiones. La elaboración y digitalización de los ítems se apoya en el lenguaje de programación Python y sus bibliotecas Sympy y Numpy; los cuales permiten automatizar la generación de los ejercicios, sus soluciones y los archivos LaTeX. Estos últimos compilados de manera masiva. Entre los principales aportes de este desarrollo se destacan: los listados de ítems de dificultad similar personalizados con retroalimentación para cada estudiante y ahorro de tiempo en horas de docencia.
Red neuronal densa para la clasificación de llamadas de dos especies de ranas cristal
(Universidad Nacional de Trujillo, Perú, 2025) Jiménez Oviedo, Byron; Oviedo Rodríguez, Katalina; Arroyo Hernández, Jorge; Mora Mora, Federico
En este documento se presenta la aplicación de aprendizaje automático (AA) para la clasificación de llama-das de las especies de rana cristal, Hyalinobatrachium fleischmanni (Hf) y Espadarana prosoblepon (Ep) a partir de grabaciones de audio. Para esto se ha utilizado un dataset de datos acústicos obtenidos por medio de la manipulación de frecuencias (+4 semitonos para Hf y -4 semitonos para Ep) y la incorporación de ruidos ambientales (white noise/pink noise). El modelo de AA se ha entrenado con llamadas de ranas originales y modificadas con el objetivo de poder distinguir las llamadas ante variaciones en las señales acústicas. La evaluación del modelo se ha realizado mediante el uso de las métricas F1-score, precisión y recall. Los re-sultados obtenidos muestran la capacidad del modelo para clasificar con precisión (98 %) las llamadas de ranas.
Sistema de detección y clasificación automática de granos de polen mediante técnicas de procesado digital de imágenes
(Universidad Nacional (Costa Rica), 2013) Arroyo Hernández, Jorge; Travieso-González, Carlos M.; Ticay Rivas, Jaime; Mora Mora, Federico; Salas Huertas, Óscar; Ramírez-Bogantes, Melvin; Sánchez Chaves, Luis
En este artículo se presentan los avances en la construcción de un sistema informático que permitirá el reconocimiento y clasificación taxonómica de granos de polen de algunas de las plantas melíferas tropicales más importantes en Costa Rica. Se aplicaron técnicas de pre y post procesado de imágenes digitales a partir de una base de datos de referencia. El sistema digital elaborado aplica filtros a las imágenes, lo cual permite su detección y un realce de sus características y su contorno. Luego, se parametriza y, finalmente, se utiliza un sistema de redes neuronales para el reconocimiento automático de los granos de polen. A través de la implementación de programas informáticos, se pretende pasar de un paradigma cualitativo a uno cuantitativo con el empleo de distintas herramientas matemáticas e inteligencia artificial, de forma que se pueda agilizar el proceso de reconocimiento y clasificación de los granos de polen. Mediante el método de PCA y la suma en las salidas de 30 redes neuronales (AS) se logro obtener una tasa de éxito del 91,67± 3,13, lo cual es altamente promisorio para los efectos del sistema de clasificación automática.