Comparativa de modelos backbone en la identificación de especies de aves peruanas

El tráfico de vida silvestre persiste en todo el mundo a pesar de dos décadas de acción concertada. El problema continúa, impulsado por la demanda interna y externa. A pesar de los esfuerzos a través de operativos policiales, se requiere de herramientas para mejorar la recolección de datos y la coordinación entre entidades para una lucha más efectiva contra este delito. Esta investigación tiene como objetivo ayudar en la clasificación de las aves por especies en peligro de extinción a través de la identificación del modelo backbone (DenseNet121, Restnet152, GoogleVit y SwinTransformer). Para ello, se desarrolló un dataset que comprende 5.420 imágenes de 20 especies de aves peruanas, incluyendo aquellas clasificadas como en peligro de extinción, vulnerables y otras especies. La arquitectura de la SwinTransformer obtuvo un 87% de precisión, superando a DenseNet121 (78.8%), ResNet152V2 (77.5%) y GoogleVit (5%). El modelo SwinTransformer podría ser de gran utilidad para los guardaparques y otras autoridades competentes para facilitar la identificación rápida de especies protegidas que apoye el monitoreo de puntos de control de tráfico ilegal de aves del Perú.

Name thesis:degree_name

Ingeniero de Sistemas

Level thesis:degree_level

Titulo profesional

Discipline thesis:degree_discipline

Ingeniería de Sistemas

Grantor dc:publisher

Universidad de Lima

Year dc:date.issued

2025

Author dc:creator

• Narvaez Muggi, Guillermo Eduardo

Advisor dc:contributor.advisor

• Guzmán Jiménez, Rosario Marybel

Licence dc:rights.uri

• https://purl.org/coar/access_right/c_abf2
• https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

https://hdl.handle.net/20.500.12724/24508

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/24508