Examinando por Autor "Gonzalez Agip, Omar Alexander"

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La inteligencia artificial y tecnologías aliadas en la lucha contra la corrupción: Una revisión sistemática de la literatura
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2023) Gonzalez Agip, Omar Alexander; Gonzalez Agip, Omar Alexander; Reyes Burgos, Karla Cecilia
El objetivo de este artículo es el de realizar una revisión sistemática de la literatura con el fin de dar a conocer las principales investigaciones con respecto a la Inteligencia Artificial y tecnologías aliadas para contrarrestar la corrupción. La corrupción actualmente representa uno de los más grandes problemas de la humanidad, al mismo tiempo la tecnología es la gran aliada para idear soluciones en contrataque de este problema. Es por eso que se realizó una revisión sistemática de la literatura de los últimos cinco años, con la ayuda de trabajos científicos almacenados en la base de datos Proquest. Los trabajos encontrados tuvieron que ser sometidos a un proceso riguroso de filtros para poder obtener información de la más alta calidad. Los hallazgos más importantes en este proceso han sido las diferentes tecnologías asociadas a la IA que son de gran ayuda en contra del problema anteriormente mencionado. Este estudio sirve como punto de partida para futuros trabajos de investigación que contribuirán a mejorar nuestra sociedad, librándonos en lo mayor posible del problema de la corrupción.
Plataforma tecnológica probador virtual para mejorar la experiencia del comprador en el comercio electrónico de la moda
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2025) Gonzalez Agip, Omar Alexander; Gonzalez Agip, Omar Alexander; Lujan Segura, Edwar Glorimer
En el presente trabajo, se desarrolló la implementación de un probador virtual basado en algoritmos de visión por computadora para mejorar la experiencia de compra en el comercio electrónico de prendas de vestir. Los objetivos específicos fueron determinar el algoritmo más óptimo para el reconocimiento de partes del cuerpo, lograr un alto grado de exactitud y realismo en el probador virtual, y garantizar la calidad de la aplicación móvil del ecommerce NavyFit al implementar esta funcionalidad. Para lograr estos objetivos, se llevó a cabo un estudio exhaustivo de algoritmos de visión por computadora, evaluando su precisión y tiempo de ejecución. Se desarrolló y ajustó el probador virtual utilizando técnicas de aprendizaje automático y se evaluó su rendimiento con conjuntos de datos de imágenes diversas. Además, se integró el probador virtual y la aplicación móvil donde se realizaron pruebas exhaustivas utilizando herramientas de testing. Los resultados destacan un algoritmo de reconocimiento de prendas y partes del cuerpo altamente preciso, capaz de aplicarse a diferentes tipos de prendas y personas. El probador virtual mostró un alto grado de exactitud y realismo en las simulaciones. Además, la aplicación móvil NavyFit demostró una calidad satisfactoria al implementar esta funcionalidad, superando las pruebas de rendimiento y funcionalidad. En conclusión, esta investigación proporcionó una solución efectiva para mejorar la experiencia de compra en el comercio electrónico de prendas de vestir mediante la implementación de un probador virtual preciso y realista. La integración exitosa en la aplicación móvil NavyFit brinda a los usuarios la posibilidad de probarse virtualmente la ropa antes de comprarla, mejorando la toma de decisiones y reduciendo las devoluciones. Estos hallazgos contribuyen al avance de la tecnología de visión por computadora y su aplicación en el campo del comercio electrónico.